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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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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

预训练 SFT的旅程始于对大型语言模型进行预训练，这通常在大规模未标记的文本数据上进行。

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知识树：一个方法，教你构建「终身知识体系」

很遗憾，我不能，只是隐隐约约记得几个思维模型，比如多元思维模型、第一性原理、刻意练习，其他都忘得一干二净了。

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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

，多智能体在沙盒环境中的可能发展形态，25个小镇居民NPC的背后是由25个智能体驱动，在沙盒环境中，围绕日常生活展开一系列的交互行为，无论是工作还是生活，智能体都在小镇沙盒中展开了完全自主驱动的自动化行为

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AIGC沸腾200多天后，投资人达成三大共识

小苗朗程管理合伙人方正浩注意到，AIGC在技术圈、投资圈引起了小范围的关注。

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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1：真对大模型下新计算模式的技术性感兴趣可以扫文末二维码瞄瞄，这个课程是我一哥们连同知乎做的，比较正经不扯淡的课程。

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Ollama 与 Dify：AI 应用开发的强强联合

介绍随着大型语言模型（LLM）的快速发展，它们为 AI 应用开发提供了强大的功能和灵活性。

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