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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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  2024-07-10
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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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  2024-07-09
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  14-62 剑和诗人36 – 混合专家 (MoE) 扩展 AI 视野

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  14-61 剑和诗人35 – 获得高管认可的策略手册

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

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  14-59 剑和诗人33 – 端到端的LLMOps平台建设

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  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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  14-57 剑和诗人31 – LLM/SLM 中的高级 RAG

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  14-56 剑和诗人30 – IaC、PaC 和 OaC 在云成功中的作用

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  14-55 剑和诗人29 – RoSA：一种新的 PEFT 方法

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  14-54 剑和诗人28 – 用于实时嵌入查找的向量检索

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  14-53 剑和诗人27 – 多模态RAG（MMRAG)

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  14-52 剑和诗人26 – RAG 和 VectorDB 简介

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  14-51 剑和诗人25 – 大预言模型的饱和 和 多模式的兴起

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  14-50 剑和诗人24 – 开源 AI 的下一个重大飞跃：多个小模型与大模型相媲美

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  14-49 剑和诗人23 – 校正RAG (CRAG)的建设蓝图

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  14-48 剑和诗人22 – RAG 的主要痛点和解决方案

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  14-47 剑和诗人21 – 2024年如何打造AI创业公司

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  14-46 剑和诗人20 – 减少幻觉的提示词工程

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