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我去华强北走了一圈，发现这里正被另一种 AI 包围

但如今的这波 AI 硬件大战仍然充满了不确定性，特别是此次的爆发是以软件算法能力主导的，这并不是华强北的强项。

华强北 AI

基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

autogen.ChatCompletion.logged_history, open("conversations.json", "w"), indent=2) 这个示例演示了如何使用AssistantAgent和UserProxyAgent来解决一个具有挑战性的数学问题

大模型 Agent

AI提示设计技巧剖析 - 29个动词助你获取更好文本生成

原文：气候变化是我们这个时代面临的最大挑战之一。

提示词文本

手把手！做Llama3的MoE专家混合模型！底层原理怎样的？做自己的MoE模型？需要多少算力？

它解决了模型合并中的两个主要挑战： · 模型参数中的冗余：它识别并消除特定于任务的模型中的冗余参数

MoE 专家混合模型

AI Agent的千亿美金问题：如何重构10亿知识工作职业，掀起软件生产革命？

例如编程场景下可能有 developer agents 和 quality assurance agents，类比开发团队里的工程师和测试；产品战略场景下可能有 growth agents 和 monetization

大模型 AI编程

AI必备Prompt技巧《提问的艺术——让AI导出高质量答案》

请继续写这个故事，描述王飞遇到的一些挑战和冒险。”

prompt 提示词

为什么说AI现在还不行！

这很像赵括学兵法能说的天花乱坠，但不一定能打仗；会打仗不一定兵法上什么都懂，但水站、陆战、马站好歹得会一个。

大模型

AI写作不如意？万字长文深度剖析背后原因

然而，对于对AI来说更具挑战性的任务，过分依赖AI的顾问表现更差。

AI写作

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

私有化GPT模型的全新应用 pdfGPT——通过AI与上传的PDF文件进行聊天 AI跑车引擎之向量数据库一览 AI跑车引擎——向量数据库第二篇 AI跑车引擎第三篇——向量引擎之ElastiKnn实战

大模型

OpenAI 无需向量化的 RAG 新架构设计范式剖析

第二、构建复杂 AI 智能体系统的实践指南 · 战略性模型选择：通过选择不同类型的模型（比如：GPT 系列和 o 系列），并根据任务需求进行组合，可以实现更高效的任务处理。

OpenAI RAG 架构

【万字长文】全球AI Agent大盘点，大语言模型创业一定要参考的60个AI智能体

这会产生一些小程序，帮助导航、开门、挖掘资源、制作镐头或与僵尸作战。

大语言模型

人话聊AI大模型：AIGC如何助力营销的秘密（上）

图像：图像生成技术主要包括GAN、Diffusion Model、NeRF等，AI图像的生成难度相较于文字生成有着更大的挑战，稳定产出高质量的AI图像仍有待突破。

大模型

从零开始了解AI大模型 - 概念篇：一文带你走进大模型世界

传闻一次训练的费用高达1200万美元，这使得GPT系列成为普通工业界踏足的一座高山，但也因其高昂的代价成为一个不可忽视的挑战。

大模型

大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

当下开源的 LLM(Large language model) 非常多，可谓是百模大战。

大模型人工智能

神奇的 OuteTTS - 0.1 - 350M：用几秒钟音频克隆声音的黑科技！

3、内容本地化便捷解决方案在全球化背景下，企业和开发者面临着内容本地化的挑战。

OuteTTS-0.1-350M 音频

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