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LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

接入的方式也大同小异，首先检索外挂数据源中与用户给出的上下文相关的内容，合并之后做 embedding 给到所用的 llm ，最后由 llm 根据模型自己的认知，做出回答。

大模型

Prompt逆向工程：轻松复刻OpenAI“神级”提示词

效果反推大法：从一个生成结果出发，让AI反向推导出是哪个提示词让它如此出色。

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如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

生成大型语言模型 (LLM) 可以对各种用户提示生成高度流畅的响应。

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AI Agent / 智能体观察笔记（中）

》的论文，论文中介绍了一个应用大语言模型实现模仿可致信人类行为的生成式智能体。

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四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

当谈到人工智能大语言模型的微调技术时，我们进入了一个令人兴奋的领域。

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知识树：一个方法，教你构建「终身知识体系」

你只需要记几个思维模型，而这并不需要多大的记忆量。

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书生·万卷：难得的中文开源数据集

搞大模型训练，最重要的就是高质量的数据集。

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改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

其基本思路就是，原有的top-k向量检索召回扩大召回数目，再引入粗排模型，这里的模型可以是策略，轻量级的小模型，或者是LLM，对召回结果结合上下文进行重排，通过这样的改进模式可以有效提升RAG的效果。

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一个充满多智能体的数字社会正在浮现，商业的底层逻辑已进入重构倒计时

从Lilian Weng的《LLM Powered Autonomous Agents》让我们初步了解，基于大型语言模型的AI-Agents systems是一个什么样的架构形式，从单一智能体的Planning

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AIGC沸腾200多天后，投资人达成三大共识

今天的AIGC还仅在文字领域，多模态的大模型还没出来，到今年年末，Open AI在图像上的一些突破，可能会进一步让大家爆发想象力。

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谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

utm_content=g_1000376022 作者｜葬青前言最近大模型真的很火，从个人到公司，各行各业都在学习大模型、总结大模型和尝试应用大模型。

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为什么说AI现在还不行！

注2：关于AI的计算模式参见《开源大模型LLaMA 2会扮演类似Android的角色么？》

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Stable Diffusion

造梦师手记：全网下载量第一的Stable Diffusion模型更新到5.0版

作为全球头号AI绘画模型网站，这也意味着该模型是全球最受欢迎的。

Stable Diffusion

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

然而，有研究人员测试却发现，参数规模量如此巨大的 Grok-1 ，效果竟然只与 Mistral AI 的 8x7B MoE 模型相当。

Grok-1 开源模型

刚刚，智谱一口气开源6款模型，200 tokens/秒解锁商用速度之最 | 免费

就在刚刚，智谱一口气上线并开源了三大类最新的GLM模型： § 沉思模型GLM-Z1-Rumination § 推理模型GLM-Z1-Air § 基座模型GLM-4-Air-0414 若是以模型大小

GLM模型智谱

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