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提示词模板

谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

如上图所示，一个完整的推荐系统包含召回、排序（粗排、精排、重排、端排序）、业务过滤层等几个重要的逻辑分层。

大模型

用了一个月，终于找到点写 AI Agent 的思路

这些描述信息包括，变量的描述、正则表达式、示例值、默认值、是否必填等，特征越多越明显，LLM 越容易做出正确的判断。

AI Agent Ops 运维工具

深度｜红杉重磅发布：2024 AI 50 榜单 (全网最全)

2023年基础设施领域整体表现强劲，包括一些强大的新进入者，如基础模型领域的主要竞争者Mistral。

生成式AI 榜单 AI应用

腾讯悄悄开源混元版「Sora」，这就是开源领域的No.1。

典型的就是Midjourney，它的语义理解，我觉得到现在为止，都可以说是一坨屎，包括可控性也是一坨，ControlNet说了一年了，到现在也没加。

sora 视频生成

如何从零开始训练专属 LoRA 模型？4600字总结送给你！

一般有本地和云端两种训练环境：本地训练：要求 N 卡，推荐 RTX 30 系列及以上显卡，训练环境可以用秋叶大佬的一键训练包，或者安装 Stable Diffusion WebUI 的训练插件

训练

领域大模型-训练Trick&落地思考

但这对现有领域模型是十分困难的，所以在哪些场景上来用大模型是很关键的，并且如何将模型进行包装，及时在模型能力不足的情况下，也可以让用户有一个很好的体验。

垂直训练大模型

链接大模型与外部知识，智源开源最强语义向量模型BGE

鉴于当前中文社区缺乏全面的评测基准，智源团队发布了当前最大规模、最为全面的中文语义向量表征能力评测基准C-MTEB (Chinese Massive Text Embedding Benchmark)，包含

embedding 语义向量

9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

▲ MemGPT（左）在收到有关上下文空间有限的系统警报后将数据写入持久内存 MemGPT通过将内存分为两个主要层进行操作:“主要上下文”，它包括LLM正在处理的直接数据，以及“外部上下文

MemGPT 大语言模型

让 AI 更懂你的 Prompt 提示词宝藏网站-FlowGPT

我们增加一下预设角色（提示词），然后再让以这个主题重新生成一篇小红书文案：你是一名小红书博主，你的任务是根据我的提示词或描述生成小红书风格的文案：包括标题和内容。

prompt 提示词 FlowGPT

Prompt屠龙术-思维链

# 输出格式: 每一步骤完成后以文本形式输出其结果，包括主题扩展的详细描述、人物档案、情节概要、章节草稿和最终修订稿。

Prompt 思维链

AI出题，做不完，根本做不完

nbsp; "打招呼": "介绍<简介>" } 在这个例子中，我们通过“简介”来声明角色；通过“系统”来定义针对用户输入的处理规则，包括要求用户输入的信息以及返回格式

大模型提示词试题

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

“Predicting Emergent Abilities with Infinite Resolution Evaluation”被接收，引起了海内外多个关注“Scaling Law”的团队讨论，包括

Grok-1 开源模型

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

首先它应该是生成式的，第二它的模型规模要足够大，这里的规模包含了参数规模和数据规模。

LLM

大模型套壳祛魅：质疑套壳，理解套壳

Transformer 的原始架构包含两个核心组件——编码器（Encoder）与解码器（Decoder），编码器负责理解输入文本，解码器负责生成输出文本。

大模型套壳

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