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AIGC工作流: 新时代产品经理和创业者的秘密武器

然而在AIGC产品中，用户更关心的是AIGC的数据体验，而不是界面的交互体验，传统的体验设计范式已经不再适用。

大模型 AIGC

12个RAG常见痛点及解决方案

如果非要模型输出正确答案而不是承认模型不知道，那么就需要增加数据源，并且要保证数据的质量。

RAG 大模型

小心你的GPTs 防守篇 - 自带六神装的高防GPTs

距离我们 GPTs 攻防的上篇发布到现在已经过去了两周，也有很多的群友积极参与了我们的攻防活动，但是截止目前还没有人破解到我们的 prompt，不少群友想要我们分享一下防守的经验，这一篇我们就来为大家带来

GPTs 大模型

LLM微调经验&认知

数据质量可能更重要，太大的数据量有可能“阉割”掉模型原有的base能力 8.

LLM 大模型

Prompt：我常用的对话技巧

这里正好给大家介绍一下我平时使用大模型的小技巧，相信有人在很多地方已经用过了。

prompt 大模型

混合专家模型 (MoE) 详解

这意味着在相同的计算预算条件下，您可以显著扩大模型或数据集的规模。

MoE大模型

无限长的上下文，也干不掉的RAG

之前有一个论调，说如果大模型支持足够长的上下文内容时候，是否就不在需要向量库。

RAG 大模型

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

Lukasz和Aidan花费了无数漫长的时间设计和实现了tensor2tensor的各个部分，取代了我们早期的代码库，极大地改进了结果，并大大加速了我们的研究。

Transformer 大模型

Agent具体实现

代理根据用户输入及当前状态选择一个动作，执行该动作并观察结果，然后继续下一个动作。

Agent 大模型

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理！

向量数据库通过将数据转化为向量存储，解决大模型海量知识的存储、检索、匹配问题。

AI Agents 大模型

聊聊我对AI Agents技术的一些看法

▲AutoGPT Github Star 数 AI Agent 不断被冠以“大模型下半场”，“软件 2.0（ Software 2.0）”等等称号，连 OpenAI 的创始成员 Andrej Karpathy

AI Agents 大模型

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

1.导入数据，构建待查询的数据库。

Agent QueryPipeline 大模型

独家！黄太吉创始人再创业：首次披露惨败内幕

通过数年的磨合与修订，他正式推出了《毛选创业课》。

黄太吉创业

6个最佳开源TTS引擎

提供预训练模型，以及用于测量数据集质量的工具，支持用于产品和研究的20多种语言，包括支持中文。

TTS引擎开源模型

AI Agent的千亿美金问题：如何重构10亿知识工作职业，掀起软件生产革命？

但确实对于这个方向的创业公司来说，需要意识到这是 OpenAI、Anthropic 等大模型公司一定也会涉足探索的方向，需要尽快积累用户数据获得独特的优势。

大模型 AI编程

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