meta-prompts是一种利用扩散模型处理视觉感知任务的方案，通过引入可学习的元提示到预训练的扩散模型中，以提取适合特定感知任务的特征。该方法旨在提高模型在各种视觉任务中的表现，支持丰富的语义信息提取，满足类别识别、深度感知和关键点感知等需求。
spelltest 是一个专为语言模型设计的测试工具，能够自动生成测试用例，评估模型性能，并提供详细的测试报告。它支持多种语言模型，用户可以根据需要定制测试参数，以便更好地适应不同的测试场景。
该项目集成了基于 transformers 库实现的多种自然语言处理任务，支持用户使用各种预训练模型，进行文本分类、生成、命名实体识别、机器翻译等操作，并且允许用户自定义数据集，易于使用和扩展。
该项目研究了prompt在不同下游任务和不同类型、规模的预训练语言模型之间的迁移性，探索其在零样本设定下的有效性、对其他模型的适用性以及对训练速度的提升，并分析了影响迁移性的因素。
这是一个利用人工智能提供免版权图片和生成独特图像的网站。用户可以浏览和下载图库中的图片，或通过输入文本提示生成自己的AI图像。
