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案例分析：如何確認(rèn)產(chǎn)品經(jīng)理候選人能否勝任？

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在面試產(chǎn)品經(jīng)理崗位時(shí)，如何通過提問和追問確認(rèn)候選人的能力是否能夠勝任，是每個(gè)招聘經(jīng)理都需要掌握的技巧。 本文將結(jié)合一個(gè)實(shí)際案例，介紹如何結(jié)合勝任力模型以及行為性面試，通過一系列有針對性的提問和追問，來全面評估候選人的勝任力。
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學(xué)會這十種提詞模型，就可以“使喚”AI了

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這兩年大模型發(fā)展迅猛，各家都有自己的大模型。但提示詞的關(guān)鍵卡住了不少人，能不能寫提示詞，會不會寫成為決定大模型輸出質(zhì)量的關(guān)鍵之一。這篇文章，我們就和作者來學(xué)習(xí)下這10種提示詞模型，只要簡單調(diào)整一下關(guān)鍵詞，就能為我們所用。
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教育界的“百模大戰(zhàn)”，玩家們究竟在拼什么？

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本文深入探討了AI大模型技術(shù)在教育行業(yè)的應(yīng)用和發(fā)展，分析了不同教育企業(yè)如何利用大模型技術(shù)推動個(gè)性化教學(xué)和智能硬件的創(chuàng)新。文章詳細(xì)討論了教育智能硬件的市場現(xiàn)狀、競爭格局以及大模型技術(shù)如何助力教育行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
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走進(jìn)快遞100專場沙龍亮點(diǎn)回顧：3大AI領(lǐng)域?qū)＜要?dú)到見解速覽

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AI大模型，作為人工智能領(lǐng)域的突破性技術(shù)，正在以其驚人的數(shù)據(jù)處理能力和深度學(xué)習(xí)潛力，引領(lǐng)行業(yè)變革。不僅為現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜問題提供了創(chuàng)新解決方案，而且正逐步融入我們的工作與生活，推動企業(yè)向更智能、更高效的未來邁進(jìn)。
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拯救Transformer推理能力！DeepMind新研究TransNAR：給模型嵌入「算法推理大腦」

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DeepMind最近發(fā)表的一篇論文提出用混合架構(gòu)的方法解決Transformer模型的推理缺陷。將Transformer的NLU技能與基于GNN的神經(jīng)算法推理器（NAR）的強(qiáng)大算法推理能力相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)更加泛化、穩(wěn)健、準(zhǔn)確的LLM推理。
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萬字經(jīng)驗(yàn) | 使用大模型（LLMs）構(gòu)建產(chǎn)品一年后，我們有些經(jīng)驗(yàn)想告訴你

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在接下來的文章里，我們將分享一些關(guān)于大語言模型（LLM）技術(shù)核心組件的最佳實(shí)踐，包括：提升質(zhì)量和可靠性的提示技巧、評估輸出的策略、改進(jìn)檢索增強(qiáng)生成、調(diào)整和優(yōu)化工作流程等四部分。我們還將探討如何設(shè)計(jì)人類參與的工作流程。盡管這項(xiàng)技術(shù)仍在迅速發(fā)展，但我們希望這些經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)——我們一起進(jìn)行的無數(shù)實(shí)驗(yàn)的成果——能夠經(jīng)受時(shí)間的考驗(yàn)，并幫助您構(gòu)建并交付強(qiáng)大的LLM應(yīng)用程序。