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检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

一个比较好的方案是增加一路与向量库平行的KG（知识图谱）上下文增强策略。

RAG 检索增强生成

美的数字化转型10年，方洪波的反思。作为领导者的高瞻远瞩与宽广胸襟！

一朵红花，就是科技领先是最核心的。

工作

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）！

本文将带你走进微积分的世界，探索它的四大基石：极限（Limit）、导数（Derivative）、微分（Differential）和积分（Integral）。

极限导数微分积分

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

大模型

AI落地里那些假的机会

在这篇文章里我们会说几个典型的假的机会。

大模型

解读 Openai 给 DALLE3 设的完整系统提示词

这段提示词的译文（GPT翻译）：每当给出图像的描述时，使用dalle创建图像，然后用简单的文字总结用于生成图像的提示。

提示词绘画 DALLE

语音克隆又又又又又升级了

之前在前面的文章中有介绍，克隆你的声音，只需要你三秒的录音，声音克隆又进化了！

Meta 语音生成

如何改善你的回测方法，提高策略的未来收益

一本文概要本论文探讨了在系统性投资策略开发中，如何通过改进回测技术来避免常见的陷阱和偏差，进而提高策略在样本外的表现。

回测方法

2024年值得关注的Agent框架

论文标题： OpenAGI：When LLM Meets Domain Experts 论文链接： https：//arxiv.org/abs/2304.04370 github链接： https

Agent 框架

面向知识图谱的大模型应用

为了应对这一挑战，RAG 将 LLM 的优势与可扩展的外部知识源(如知识图谱)检索结合了起来，不再尝试静态地编码模型中的所有信息，而是允许根据需要动态地从知识图谱中查询必要的上下文。

知识图谱大模型

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

如果有刚接触coze并不太了解它是干啥的请阅读以下这篇文章 Coze（扣子）一个国内版的类GPTs，使用指南（入门篇） 1.

Coze 多智能体

AI必备Prompt技巧《提问的艺术——让AI导出高质量答案》

故事可以以狗为中心，也可以包含一些其他的元素。”

prompt 提示词

国内首个！最火的MoE大模型APP来了，免费下载，人人可玩

它由一个视觉编码器、一个可学习采样器模块和一个经LoRA调优后的大语言模型组成。

MoE大模型 APPa

8个超级GPTs Agent，每个浏览量超20w+（实用建议+攻防Prompt）

chat.openai.com/g/g-EzyJhJN0F-aisirzhu-shou 4）Prompt Optimizer（提示词优化器）根据大模型特性来优化你的提示词，目前提供chatGPT、文心一言

GPTs Agent

天塌了，Scaling Law 已撞收益递减墙？OpenAI 在内，所有大模型都正遭遇巨大瓶颈

“传统 scaling laws 下的 LLM 进展可能会放缓”，有研究人员和企业家担心，生成式 AI 已经遇到了障碍，即使如 OpenAI 般急于扩大该技术使用规模的公司，也发现这在实践中很棘手。

Scaling Law AI大模型

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