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• 衍生者训练营-番外篇

  14-57 剑和诗人31 – LLM/SLM 中的高级 RAG

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  2024-07-09
• 衍生者训练营-番外篇

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

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  2024-07-09
• 衍生者训练营-番外篇

  14-55 剑和诗人29 – RoSA：一种新的 PEFT 方法

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  2024-07-09
• 行业资讯

  14-54 剑和诗人28 – 用于实时嵌入查找的向量检索

  019400

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  2024-07-09
• 衍生者训练营-番外篇

  14-53 剑和诗人27 – 多模态RAG（MMRAG)

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  2024-07-08
• 衍生者训练营-番外篇

  14-52 剑和诗人26 – RAG 和 VectorDB 简介

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  2024-07-08
• 衍生者训练营-番外篇

  14-51 剑和诗人25 – 大预言模型的饱和 和 多模式的兴起

  022300

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  2024-07-08
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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

  021900

  稻草人

  2024-07-08
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  14-49 剑和诗人23 – 校正RAG (CRAG)的建设蓝图

  022700

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  2024-07-08
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  14-48 剑和诗人22 – RAG 的主要痛点和解决方案

  026400

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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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  2024-07-08
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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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  14-45 剑和诗人19 – 一个负责任的 AI 成熟度 端到端 框架

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  14-44 剑和诗人18 – 你想怎么应用 RAG 与微调

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  14-43 剑和诗人17 – ActiveRAG之主动学习

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  2024-07-07
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  14-42 剑和诗人16 – 如何从一个技术人员到CTO再到投资人的角色转变

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  2024-07-07
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  14-41 剑和诗人15 – RLAIF 大模型语言强化培训

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  14-40 剑和诗人14 – 为什么机器学习需要合成数据

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  14-39 剑和诗人13 – 顶级大模型测试，分析和建议

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  2024-07-07
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  14-38 剑和诗人12 – RAG+ 思维链 ⇒ 检索增强思维（RAT）

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  2024-07-06
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  14-37 剑和诗人11 -设计高性能 RAG 系统

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• 行业资讯

  14-36 剑和诗人10 – 用LLM构建 AI 代理平台

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  14-35 剑和诗人9 – 普及 Agentic RAG

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  14-34 剑和诗人8 – 微调 LLM 的分块策略

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  2024-07-06
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  14-33 剑和诗人7 – 大模型语言和 DBCopilot 方法实现数据民主化

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  2024-07-06
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  14-32 剑和诗人6 – GenAI 重塑 SRE 和云工程实践

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  2024-07-06
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  14-31 剑和诗人5 – 使用 AirLLM 和分层推理在单个 4GB GPU 上运行 LLama 3 70B

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  2024-07-06
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  14-30 剑和诗人4 – 具有长上下文窗口的微调 LLM 的数据设计

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  2024-07-05
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  14-29 剑和诗人3 – 利用知识图谱增强 LLM 推理能力

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  2024-07-05
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  14-28 剑和诗人2 – 高性能编程Bend和Mojo

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  2024-07-05