文章列表-AI魔法学院

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Langchain的一些问题和替代选择

Langchain因其简化大型语言模型(llm)的交互方面的到关注。

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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。

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Prompt逆向工程：轻松复刻OpenAI“神级”提示词

因为“信、达、雅”的翻译，可能会令模型更容易误解指令要求。

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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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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

在本文中，我们提出将大型语言模型（LLMs）如基于GPT的技术集成到多智能体系统中。

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AIGC沸腾200多天后，投资人达成三大共识

前微软全球副总裁、百度COO、奇迹创坛创始人陆奇的态度更为坚定，“AIGC不是什么当下风口，风口意味着投机主义，未免太低估AI对世界发展的影响。”

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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！

在过去微内核操作系统一度众望所归，但其实不管Linux还是Windows都不是微内核，纯粹的微内核系统比如Minix却只是教具。

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一文汇总Prompt提示工程的相关策略技巧

在与大语言模型的合作中，有一个引人入胜的环节——提示。

提示词框架

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

ChatGPT「火」烧到游戏行业，有人用其设计关卡、撰写文案、激活NPC，这会给游戏行业带来什么改变？

因大幅提升了认知智能水平，将AI的理解和生成能力拔到新高度，ChatGPT成为了“当红炸子鸡”。

大模型 chatGPT

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