文章列表-AI魔法学院

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大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

也有人说，这意味着你的训练数据和上下文内容在知识的泛化过程中发挥着至关重要的任务。

大模型

企业数字化转型的“阿里阿德涅之线”在哪？

农业领域发展现状与数字化转型的挑战数字经济时代，农业的生产要素已经从土地、劳动力、资本和技术四项，增加到五项，数据已经成为农业数字化转型的关键要素。

大模型用户

Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法

在本文中，笔者总结了一些常见的Prompt设计准则，希望能帮助大家更好地驾驭大模型这一强大的生产力工具。

prompt 提示词

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

AI 应用程序克服生成式 AI 模型的局限性 Elasticsearch Relevance Engine™ 非常适合助力开发人员快速发展，并应对包括生成式

大模型 AI编程

社区供稿｜GPT-4 与国产模型，大！横！评！

本环节分数如下3、多模态-文生图文生图代表的多模态能力被普遍认为是大模型的一个重点指标，大家表现怎么样呢？

GPT-4 大模型

图解 transformer——逐层介绍

注意，在推理过程中，我们没有目标序列，而是循环地将输出序列送入解码器的嵌入层，正如第一篇文章所言。

Transformer 大模型图解

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

在实际使用中，LLM会发生幻觉和错误判断的情况。

大模型

大模型时代，数据为王，在哪里寻找开源数据集？

www.kaggle.com/datasets 11、uci开源数据集链接：https://archive.ics.uci.edu/datasets 12、计算机视觉开源数据集

开源数据训练

心理健康AI应用空白：LLM评估基准震撼出炉（附Prompt模板）

正是基于这一背景，PsyEval评估基准应运而生。

大模型心理

Python状态机：优雅处理复杂业务逻辑的利器

日志记录在生产环境中，适当的日志记录对于问题排查至关重要： import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO)

Python状态机设计模式

AI 产品榜 · 国内 100 强和出海 20 强

本榜单是一个跨界合作的成果，汇聚了业内外多方的专业视角和深刻分析。

大模型大模型应用行业分析

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践（附可运行案例）

每个消息之间以空行分隔（即最后一个字段以\n\n结尾） tips： · 如果一行字段中不包含冒号，则整行文本将被视为字段名

GPT

谁杀死了我们的技术教程？网络技术教程越来越少？

一味要求更文，会产生什么结果？

技术技术教程

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

Why：为什么需要模型量化随着深度学习（Deep Learning）的发现，其在计算机视觉（Computer Vision， CV）和自然语言处理（Natural Language Processing

大模型

保姆级教程：图解Transformer

再比如 OpenAI 的 DALL·E，可以魔法一般地按照自然语言文字描述直接生成对应图片！

人工智能

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