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我用AI写小说：「国学篇」如何将国学插入小说中

人物塑造小说中的角色可以是国学大师、文人雅士、宫廷画师等，通过他们的言行举止映射国学精神。

国风国学写作

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

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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AI Agent / 智能体观察笔记（中）

研究团队创造了一个虚拟社区，通过应用大语言模型以自然语言的方式存储并合成了多个智能体的经验、记忆和计划。

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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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AIGC沸腾200多天后，投资人达成三大共识

“游戏” 在由算力基础设施层、模型层（底座模型、开源模型、自建垂类大模型）、应用层构成的AI新浪潮生态架构中，一些确定性的机会显现出来。

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谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

关于涌现能力的更加详细的介绍可以读一下《大语言模型的涌现能力：现象和解释》。

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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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学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

Nougat 基于 Transformer 模型构建而成，可以轻松的将 PDF 文档转换为 MultiMarkdown，扫描版的 PDF 也能转换，让人头疼的数学公式也不在话下。

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ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题

对于这类文本，我们的策略是把多级标题提取出来，然后适当做语义扩充，或者去向量库检索相关片段，最后用LLM整合即可。

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AutoGPT与LLM Agent解析

从语言理解到任务执行之前大多相关项目和产品都主要利用了 GPT 模型的语言理解方面的能力，例如生成文案的 Jasper，Notion AI，帮忙做网页、文档总结的 Glarity，Bearly.ai

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为什么说数智化可以帮助中小企业降本增效 ?

数智化肯定可以帮助所有规模的企业，包括大型企业和中小企业，实现降低成本和提高效率的目标。

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