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小白入門數據分析

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本文旨在通過一個實際案例,引導讀者用最樸素的方式解鎖數據分析的大門,打破對數據的迷信,將焦點回歸到解決問題上來。通過易于理解的語言和實操指南,即便是數據分析新手也能夠快速入門,提升工作效率,發現數據背后的商業洞見。
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深度|?Andrej Karpathy 最新思考:小模型有巨大潛力,大模型用來處理多任務,AI 模型未來聚焦于處理重要信息的能力

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在人工智能領域,Andrej Karpathy 的最新思考為我們提供了關于AI模型未來發展的深刻見解。他認為,雖然當前的大型模型非常強大,但未來的小型模型也具有巨大的潛力。通過模型蒸餾技術,我們可以將大型模型的能力壓縮到更小的模型中,實現更高效的認知處理。
開發崗的窘境,怎么培養研發團隊的組長?

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在團隊管理中,組長的角色至關重要。他們不僅要具備技術能力,還要懂得如何與團隊成員、產品經理和上級溝通。然而,許多組長在面對這些挑戰時感到困惑和無助。本文將探討如何選拔和培養優秀的研發團隊組長,幫助他們突破窘境,實現個人成長與發展。
分析評測
6000字長文系統剖析物業公司到家業務運營模式

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本文將從宏觀、微觀和具體物業公司三個層面,系統地探討物業公司的到家業務,揭示其業務邏輯、運營模式以及未來的發展方向。同時,我們還將關注物業公司在到家業務中的商業模式、運營模型以及業務產品選擇等方面的問題,以期為物業公司的發展提供有益的參考。
提示詞技術詳解(2)——零樣本提示詞

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本期介紹零樣本場景下的提示詞方法。其中RaR和RE2這兩種技巧顯著提升了模型的回答質量。零樣本場景主要考驗模型對用戶問題的理解能力。**在簡單的一問一答環境中,即使不使用提示詞,各模型的表現并無明顯差異。**然而,當問題涉及多個角色或涉及數學等復雜領域時,提示詞的作用變得尤為重要。本節中的這些方法主要致力于提高模型在復雜問題和環境下的解決方案質量,它們通常也會和思維鏈(Chain of Thought,CoT)結合使用。