文章列表-AI魔法学院

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14.4K Star，一款漂亮、快速、现代化的开源免费UI组件库

今天继续给大家推荐一个广受好评的UI组件库：NextUI NextUI 主要特性 NextUI的主要目标是简化开发流程，为增强的用户体验提供美观且适应性强的系统设计。

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感受恐惧的力量：用 ChatGPT 分析288 篇 10w+ 公众号文章标题的情感分布

上一篇文章中，我介绍了一篇研究 ChatGPT 做定性研究质量如何的文章，结果发现 ChatGPT 做文本分类的质量与人类一致。有了这样的研究支持，我就可以放心用 ChatGPT 来做文本分析了。公司的用户反馈分类没法展示出来，需要找寻另外可用的分类文本。这个分类任务不能太简单，不然没意思，同时，分析出来的东西还要比较有趣，能有点用最好了。最终，我选择了让 ChatGPT 来对微信公众号的文章标题进行分类，看一下那些 10w+ 文章的标题都是怎么吸引人的。

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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

最好能在翻译时给模型指定一个提示词工程师的角色，并且要求它翻译前后，模型生成内容效果相同。

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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」

可那些摘抄下来的名言警句，让我深刻地理解了什么是“听过了无数大道理，却仍然过不好这一生”。

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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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AIGC沸腾200多天后，投资人达成三大共识

其次，大模型会对研发和应用范式带来巨大变革。

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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。

大模型

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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大规模训练系列之技术挑战

0 前言本次分享是大规模训练技术系列的第一篇，主要包括两个部分： · 大规模训练技术的意义 · 大规模训练的技术挑战 1 大规模训练技术的意义 1.1 训练的精度极限

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高效选择：Ollama与LM Studio深度对比

今天，我们就来深度对比这两个本地语言模型（LLMs）工具，帮助你找到最适合你的那一款。

Ollama LM Studio 对比

十篇高质量的AI-Agents相关论文，让AI教你认识AI-Agents

考虑到大型语言模型（LLMs）在语言理解、生成、交互和推理方面表现出色，我们认为LLMs可以充当控制器，管理现有的人工智能模型来解决复杂的人工智能任务，而语言可以成为通用接口来实现这一点。

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