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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

从作者的角度来说，文章标题的主要目的是吸引用户，「说服」用户这篇文章值得一看，「说服」他们点开标题。

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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

图一：RAG 结构图在当前这个时间点（2023.9.6）打开 langchain.com 的主站，你会发现不同于之前的 docs 关于应用场景的 8 种介绍，Use-Cases

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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

— OpenAI 首席执行官 Sam Altman 当开发人员希望使用模型构建系统时，这些限制提出了真正的挑战，因为整个系统必须满足质量、安全性和基础性要求。

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AI Agent / 智能体观察笔记（中）

例子：Hailey Johnson 内在倾向：想象力、精力旺盛、有资源经验倾向：HJ是一个作家，总是寻找新的方式去讲故事。

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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

第一部分：SFT 监督微调简介 SFT（Self-training Fine-tuning）是一项引人注目的微调方法，特别适用于解决低资源语言或领域的挑战。

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知识树：一个方法，教你构建「终身知识体系」

假设每个领域10个思维模型，你此生需要掌握的思维模型也就是一两百个，掌握了这一两百个思维模型，基本上你生活中、工作中遇到的所有问题都能迎刃而解了。

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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

我们将我们的方法基于MAPE-K模型，该模型以其在监控、分析、规划和执行系统自适应以响应动态环境方面的强大支持而闻名。

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AIGC沸腾200多天后，投资人达成三大共识

7月19日，Facebook的母公司Meta推出Llama 2大模型，将免费用于研究和商业用途，被称为最强GPT-4平替开源。

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谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

来源｜阿里开发者公众号https://developer.aliyun.com/article/1272112?

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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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从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

ChatGLM-6B简介 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。

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学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

该模型不需要任何 OCR 相关输入或模块，文本由网络隐式识别。

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