文章列表-AI魔法学院

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汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

我们现在要求大模型处理的不是只有文本信息了，而是图片、音频、视频、大型数据库等各种模态合并在一起的综合信息。

上下文工程 AI

第一性原理以及第一性原理是怎么帮马斯克成为首富的

马斯克于是他命令团队对比有无玻璃纤维条的情况下车内的声音并做记录。

马斯克商业

CMU华人打破大模型黑盒，Llama 2撒谎被一眼看穿！脑电波惨遭曝光，LLM矩阵全破解

研究人员使用了6种主要的情绪: 快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶，收集了超过1200个简短场景的数据集。

大模型

一个产品经理的大模型观察、反思与预测

“没干过产品经理的战略不是好AI布道师” 战略、产品经理、运营抖音百科、今日头条、飞书、识区、类Notion文档、Simeji日文输入法、头条国际化TopBuzz toB/toC

工作

RAG 与 Finetuning，谁是提升 LLM 的最佳工具？

微调特别擅长捕捉风格的细微差别、音调变化和特定领域词汇，使其成为该维度的最佳选择。

训练

ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

例如，抖音短视频脚本生成器，可以实现一键生成脚本文案。

ChatGPT 大模型

ChatGPT写论文指令全集

技术比较：比较不同类型的机器学习算法在语音识别技术中的应用和效果。

ChatGPT 写作

大模型：泛化即智能，压缩即一切

这种方法通常在处理不同语言之间的翻译、文本到语音的转换等领域有着重要的应用。

大模型泛化

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

延伸阅读：LangChain 0.1.0版本正式发布，One More Thing将成了Agent落地生产的福音本文以官方提供的“Text2SQL的ReAct Agent”为例来了解基本的开发过程

Agent QueryPipeline 大模型

解读提示工程（Prompt Engineering）

这种提示在用户与模型进行实际对话时提供，用户可以逐步输入、编辑或更改提示，在在线聊天、语音助手、实时问题回答等应用中常见。

Prompt 提示词

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

这种方法通常在处理不同语言之间的翻译、文本到语音的转换等领域有着重要的应用。

泛化大模型

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

研究人员致力于探索代理的共情能力，使其能够从人类表情中识别情感，并通过语言、面部表情和声音来展示情感。

大模型

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

有一条是显然可以给出的：性质一：每一个词具有唯一量化值，不同词需要具有不同的量化值背后的逻辑不言自明：一词多数，或是多词一数，都会增加计算机理解语言的难度，这种难度就如同多音字或是多义词给人类造成的困难

开源模型

RPA终极发展方向瞄准AI Agent，超自动化智能体时代已经开启

NLP 可实现与聊天机器人、语音助手和基于语言的分析相关的任务的自动化。

RPA 自动化

分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应用

单一模态问题：尽管 LLM 可以帮助机器人或智能体理解指令和增添高层规划能力，但它们却无法直接学习图像、音频或其它感官模态，这就限制了它们的应用。

开源模型

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