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• LLM之野望

  9-13 部署你个人的精简版大模型框架Ollama+WebUI Lite

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  稻草人

  2025-01-20
• 名文堂

  AI进阶-24天入门人工智能课程

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  稻草人

  2025-01-04
• 向量数据库之野望

  17-5 向量数据库之野望5 – 使用 Rust 实现矢量数据库

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  稻草人

  2024-07-15
• 向量数据库之野望

  17-4 向量数据库之野望4 – 科技热潮中前所未有的矢量数据库

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  稻草人

  2024-07-15
• 向量数据库之野望

  17-3 向量数据库之野望3 – SingleStoreDB 实践教程

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  稻草人

  2024-07-15
• 向量数据库之野望

  17-2 向量数据库之野望2 – 基础宝典

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  稻草人

  2024-07-15
• 向量数据库之野望

  17-1 向量数据库之野望1 – 使用 Local LLM、VectorDB 和 Pydantic 构建 AI Slack Bot

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  稻草人

  2024-07-15
• 衍生者训练营-番外篇

  旷野之间20 – Google 研究的推测 RAG

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  稻草人

  2024-07-14
• 衍生者训练营-番外篇

  旷野之间19 – Nvidia 首席执行官建议不要学习编码

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  稻草人

  2024-07-14
• 衍生者训练营-番外篇

  旷野之间18 – MLOps 和 LLMOps 的一些架构和设计原则

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  稻草人

  2024-07-14
• 衍生者训练营-番外篇

  旷野之间17 – 适合所有人的 Transformer

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  2024-07-14
• 衍生者训练营-番外篇

  旷野之间 16 – AI 代理、AI 代理基础设施、平台和比较

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  稻草人

  2024-07-14
• 衍生者训练营-番外篇

  旷野之间15 – Groq 和 AI 硬件

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  稻草人

  2024-07-14
• 衍生者训练营-番外篇

  旷野之间14 – 常见的AI面试题解答

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• 衍生者训练营-番外篇

  旷野之间13 – Transformer深度分析

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  2024-07-11
• 衍生者训练营-番外篇

  旷野之间12 – 内容创作用的最佳大模型评测

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• 衍生者训练营-番外篇

  旷野之间9 – 如何判断是AI编写的文章

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• 衍生者训练营-番外篇

  旷野之间4 – 100 个 Kubernetes 面试问题及答案

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• 衍生者训练营-番外篇

  旷野之间10 – 构建一个能够实时代表人类发声的集体思维

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• 衍生者训练营-番外篇

  旷野之间3 – CTO 应具备的技能

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• 衍生者训练营-番外篇

  旷野之间2 – 如何训练医疗保健小型语言模型(AI-SLM)

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  2024-07-10
• 衍生者训练营-番外篇

  14-66 剑和诗人40 – 生成式AI的 5 个残酷事实

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• 衍生者训练营-番外篇

  14-65 剑和诗人39 – 打造你自己的 Devin

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  14-64 剑和诗人38 – 十大AI自动化测试工具

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  14-63 剑和诗人37 – 分布式系统中的数据访问设计

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• 衍生者训练营-番外篇

  14-62 剑和诗人36 – 混合专家 (MoE) 扩展 AI 视野

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• 衍生者训练营-番外篇

  14-61 剑和诗人35 – 获得高管认可的策略手册

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• 衍生者训练营-番外篇

  14-60 剑和诗人34 – Kubernetes 是部署 LLM 的首选平台

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• 衍生者训练营-番外篇

  14-59 剑和诗人33 – 端到端的LLMOps平台建设

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• 衍生者训练营-番外篇

  14-58 剑和诗人32 – 使用矢量数据库增强 LLM 应用程序

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  2024-07-09