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大語言模型：LLM的高階應(yīng)用「模型微調(diào)」

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在人工智能的疆域中，大語言模型（LLM）正以其強大的語言理解能力，引領(lǐng)著技術(shù)的新浪潮。文章《大語言模型：LLM的高階應(yīng)用「模型微調(diào)」》深入探討了如何通過模型微調(diào)來優(yōu)化LLM，使其更精準地適應(yīng)特定任務(wù)。正如阿蘭·圖靈所預(yù)見的，機器不僅能夠計算，還能學(xué)習(xí)和適應(yīng)。本文將帶您深入了解模型微調(diào)的藝術(shù)，探索AI的無限可能。
基于LLM構(gòu)建應(yīng)用程序：9大注意事項

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隨著大語言模型（LLM）技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的企業(yè)開始探索將其集成到產(chǎn)品和服務(wù)中，以提升用戶體驗和業(yè)務(wù)效率。對于產(chǎn)品經(jīng)理而言，理解LLM的潛力和挑戰(zhàn)，以及如何有效地將其應(yīng)用于產(chǎn)品開發(fā)，變得至關(guān)重要。本文提供了一個全面的指南，涵蓋了從明確應(yīng)用場景到持續(xù)維護和迭代的各個關(guān)鍵步驟，幫助產(chǎn)品經(jīng)理在構(gòu)建基于LLM的應(yīng)用程序時做出明智的決策。
產(chǎn)品經(jīng)理需要知道的AI相關(guān)基礎(chǔ)知識（一）

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在人工智能領(lǐng)域，大語言模型、知識庫和提示詞工程是推動技術(shù)進步的關(guān)鍵因素。了解這些概念不僅有助于把握AI的發(fā)展趨勢，還能為實際應(yīng)用提供指導(dǎo)。本文將深入探討這些概念及其在實際中的應(yīng)用，幫助讀者更好地理解和利用人工智能技術(shù)。
AIGC
AI智能體產(chǎn)品案例深度思考和分享（全球頂級公司實踐細節(jié)，做AI智能體必讀）

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在這篇文章中，作者分享了他們在領(lǐng)英上開發(fā)生成式AI產(chǎn)品的經(jīng)驗。他們通過構(gòu)建一個基于大語言模型的系統(tǒng)，實現(xiàn)了對用戶問題的智能回答。然而，這個過程并非一帆風(fēng)順，他們遇到了許多挑戰(zhàn)，包括評估輸出質(zhì)量、調(diào)用內(nèi)部API、保持統(tǒng)一質(zhì)量等。盡管如此，他們還是取得了顯著的成果，并計劃繼續(xù)優(yōu)化和完善這個產(chǎn)品。
分析評測
國內(nèi)AI搜索優(yōu)勢分析及對比

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2024年，國內(nèi)AI搜索引擎技術(shù)持續(xù)進步，用戶體驗和搜索效率顯著提升，個性化搜索服務(wù)成為新趨勢。各大搜索引擎公司通過技術(shù)創(chuàng)新和戰(zhàn)略合作來鞏固市場地位，同時尋求跨界合作以拓展服務(wù)領(lǐng)域。本文將從搜索的搜索速度、答案質(zhì)量、功能優(yōu)勢、性能穩(wěn)定性等對開搜AI搜索，秘塔、天工、等國內(nèi)幾款熱門AI搜索引擎進行全面評測，分析它們的優(yōu)劣，幫助大家選擇最適合自己的AI搜索工具。
AIGC
對于 AI & AGI，我有 3 個問題

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在人工智能領(lǐng)域，關(guān)于通用人工智能（AGI）的討論從未停歇。隨著技術(shù)的發(fā)展，我們不禁思考：AGI的實現(xiàn)是否需要經(jīng)歷類似人類慢思考的認知過程？大模型的高級功能，如思維鏈（CoT）和反思機制，是否標志著慢思考的開始？AGI的發(fā)展是否需要一種社會達爾文主義的競爭機制來推動自我進化？這些問題觸及了人工智能發(fā)展的核心，本文將圍繞這三個問題展開討論，探討它們對AGI未來的影響。