【AI驅動】 深入探索如何將Cohere LLM大模型API集成到C++和GO編程語言中，以實現強大的自然語言處理（NLP）功能。

【AI驅動】 本文將向您展示如何通過少樣本學習有效地使用GPT-3、GPT-4、ChatGPT、GPT-J這些模型。

【AI驅動】 ChatGPT?ChatDolphin?ChatGPT替代品?OpenAI?OpenAI ChatGPT?NLP Cloud NLP Cloud 開發了一款強大的 OpenAI ChatGPT 替代品，名為ChatDolphin。這些 AI 模型非常有趣，因為它們能夠很好地理解用自然語言發出的簡單指令，而無需使用少樣本學習和復雜的提示工程。讓我們看看如何編寫此類指令，以充分利用 ChatDolphin 和 ChatGPT。

【AI驅動】 7 月 28 日，波形智能發布了個性化自適應私人語言模型「Weaver 2.0」，推出新一代 AI——Life-long Personalized Al（LPA），主打千人千面的普惠化 AI。在發布會之后，創始人&CEO 姜昱辰做客 Founder Park 直播間，與 Founder Park COO 艾之一起，聊了聊創業 500 天的收獲與經驗。

【AI驅動】 當我們在大型語言模型 (LLM) 的上下文中談論參數時，我們指的是幫助模型做出決策的內部配置。將參數視為決定模型如何運行的設置或規則。簡單地說，它們就像您大腦中的神經元，幫助您思考、處理和決策。

【AI驅動】 原文較長，經過細致分析，我們可以從三個不同的角度深入探討，以全面理解大型語言模型技術。這將有助于啟發我們在研究或定制大型語言模型方面的思考。對原博主的精心整理表示感激： 一文說盡大語言模型技術之一：LLM的架構 一文說盡大語言...

【AI驅動】 原文較長，細度之后可以分為三方方面分別深入了解，讓我們對大語言模型技術有一個全面的認識，從而對我們研究或定制大語言模型起到拋磚引玉的作用，感謝原博主的整理： 一文說盡大語言模型技術之一：LLM的架構 一文說盡大語言模型技術之二...

【AI驅動】 亞馬遜在新一代大語言模型和 RAG 技術的賦能下，推出了新的智能購物助手：Rufus，一種基于 LLM 的規劃器，用于生成對話系統中的檢索計劃，顯著降低了延遲，并能靈活適應新場景。

【AI驅動】 文章提出了一個系統化的 prompt 開發框架,主要包含三個核心步驟: 第一步:明確任務需求和評估指標 - 定義具體的輸入輸出格式 - 確定性能衡量標準(準確率、召回率等) - 收集代表性的測試數據集 第二步:構建基礎 prompt 模板 - 設計任務描述和指令部分 - 添加少量示例(few-shot learning) - 引入思維鏈(Chain-of-Thought)提示 第三步:通過數據驅動優化 - 使用驗證數據集評估性能 - 迭代優化 prompt 結構和措辭 - 整合外部知識庫(RAG)增強回答質量 文章特別強調了高質量數據集在整個過程中的重要性: - 訓練集用于 few-shot 示例的選擇 - 驗證集用于 prompt 模板的評估和優化 - 測試集用于最終性能的客觀評估 這種數據驅動的方法論既保證了 prompt 工程的可復現性,也為持續優化提供了量化依據。通過遵循這個框架,可以更系統地開發出高質量的 prompt。

【AI驅動】 在這篇博客中，將分享 Elastic 的搜索客戶如何使用 Elastic 的向量數據庫以及搜索驅動型 AI 和開發人員工具開放平臺來加速和擴展生成式 AI 體驗，從而為他們提供新的增長途徑。

【AI驅動】 在這篇博文中，您將了解如何使用 Elastic 文檔實現這個插件，并將 ChatGPT 的用途擴展到 Elasticsearch 中已編制索引的任何內容。

【AI驅動】 本文將使用 LangChain 和 Elasticsearch 實現隱私至上的 AI 搜索。

【AI驅動】 檢索增強生成（RAG）是指對大型語言模型輸出進行優化，使其能夠在生成響應之前引用訓練數據來源之外的權威知識庫。

【AI驅動】 本文將詳細介紹豆包大模型如何幫助大學生在學術和個人發展中取得成功。

【AI驅動】 本文盤點了幾款近期聲量較大的 AI SDR 產品（ x11.ai 和 Clay），并對 AI+ 銷售賽道進行了系統性的復盤。