元宇宙、大语言模型和智能设计是当前人工智能领域的重要发展趋势。
元宇宙将虚拟和现实世界融合，开启了新的数字化交互时代。
大语言模型的应用和研究不断推进，提示工程和函数调用等工具不断涌现，为人们提供更高效的文本生成和处理能力。
智能设计领域涌现出多项创新技术，如图像生成、图像编辑和人机交互，为设计师提供更多创作灵感和工具支持。
随着技术的进一步发展，人们可以期待元宇宙的全面落地、大语言模型的更广泛应用和智能设计的持续创新。
提示工程指南：介绍了大语言模型相关的研究、学习指南、模型、讲座、参考资料等内容，以及与提示工程相关的工具和技术。
https://nextra.vercel.app/docs/zh-CN/guides/prompt-engine
2. 函数调用：一个利用大型语言模型生成文本并强制执行 JSON 模式的开源项目，可以根据指定的 JSON 架构或约束生成符合要求的文本。
https://github.com/DahnM20/local-llm-function-calling
3. 微软生成式人工智能课程：面向初学者的课程，介绍生成式人工智能的基础知识和应用。
https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
4. Arc2Face: A Foundation Model of Human Faces：一个可以在几秒钟内生成任何主题的高质量人脸图像的开源项目
https://github.com/foivospar/Arc2Face
5. DesignEdit: Multi-Layered Latent Decomposition and Composition for Image Editing：微软开发的一种图像编辑技术，可以完成多种不同的编辑任务。
https://design-edit.github.io/
6. SVGDreamer：一个可以使用SVG生成diffusion效果的开源项目
https://github.com/ximinng/SVGDreamer
7. T-Rex2: Towards Generalized Object Detection with Text and Vision Hints：一个集成了文本和视觉提示的模型，用于解决物体检测中的一些限制。
https://github.com/IDEA-Research/T-Rex
8. LLMLingua-2：一个用于从大型语言模型中提取知识并对提示词进行压缩的工具。
https://github.com/microsoft/LLMLingua
9. ImageReward：一个用于评估text-to-image的图像质量的开源项目。
https://github.com/THUDM/ImageReward
10. Readout Guidance: Learning Control from Diffusion to Guide Image Generation：谷歌开发的一种图像生成模型，可以预测有用的属性并指导图像生成。
https://github.com/google-research/readoutheads
交流社群：
备注：AIGC社群