文章列表-AI魔法学院

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知识树：一个方法，教你构建「终身知识体系」

——《精进》谢春霖在他的《认知红利》中如此描述这一情景：那应该怎么学才能产生复利效应，让你的知识量呈指数增长呢？

大模型

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

llamaindex实现下的RAG架构以RAG召回为例，最原始的做法是通过top-k的方式从向量数据库中检索背景数据然后直接提交给LLM去生成答案，但这样存在检索出来的chunks并不一定完全和上下文相关的问题

大模型

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

私有化数据接⼊：持续更新与调整⼤模型都是通过公开可⽤的数据集进⾏预训练的，对单次输⼊

大模型

谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

而是将一些带有标签的样本拼接起来，作为prompt的一部分，引导模型在新的测试数据输入上生成预测结果。

大模型

5个最佳开源RPA框架！

这个AI大脑要实现的就是智能化；而RPA则是通过配置自动化软件模拟和人类在软件系统中交互的动作来执行业务流程；RPA软件机器人在应用程序界面上识别数据并像人类一样操纵应用程序；RPA软件根据规则与其他系统交互

智能自动化大模型 RPA框架

5个最佳开源RPA框架

这个AI大脑要实现的就是智能化；而RPA则是通过配置自动化软件模拟和人类在软件系统中交互的动作来执行业务流程；RPA软件机器人在应用程序界面上识别数据并像人类一样操纵应用程序；RPA软件根据规则与其他系统交互

开源模型智能自动化

如何提高RAG 的效果

下面笔者会根据实践的经验和收集到的信息进行汇总并记录下来。

RAG 大模型

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

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

.机器学习场景类别2.机器学习类型(LLM相关)3.深度学习的兴起4.基础模型第二部分应用挑战1.问题定义与基本思路2.基本流程与相关技术1）Tokenization与Embbeding2）向量数据库

prompt 大模型

ChatGLM3-6B 功能原理解析

上次我们介绍了 ChatGLM3-6B 的部署，虽然我们的大语言模型（LLM）部署起来了，新功能也试用了，但问题很多的小明就要问了，这其中的实现原理是什么呢？

ChatGLM3 大模型

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

上周，Google 发布了 Gemini 大模型。

Prompt 大模型

如何最简单、通俗地理解Transformer？

简单的说，注意力机制描述了（序列）元素的加权平均值，其权重是根据输入的query和元素的键值进行动态计算的。

Transformer 大模型

GGUF格式详解

GGUF格式是用于存储大型模型预训练结果的，相较于Hugging Face和torch的bin文件，它采用了紧凑的二进制编码格式、优化的数据结构以及内存映射等技术，提供了更高效的数据存储和访问方式。

GGUF 大模型

揭秘DeepSeek:一个更极致的中国技术理想主义故事

和很多量化基金创始人都有过海外对冲基金履历，多出身物理、数学等专业不同的是，梁文锋一直是本土背景，早年就读的也是浙江大学电子工程系人工智能方向。

DeepSeek 大模型

心理健康AI应用空白：LLM评估基准震撼出炉（附Prompt模板）

这些任务的设计考虑了心理健康数据的独特挑战，如精神症状的微妙表达、语言的歧义和主观性。

大模型心理

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