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衍生者训练营-番外篇
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衍生者训练营-番外篇
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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稻草人
2024-07-09
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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稻草人
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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稻草人
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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稻草人
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
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稻草人
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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稻草人
2024-07-08
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14-52 剑和诗人26 – RAG 和 VectorDB 简介
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稻草人
2024-07-08
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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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稻草人
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
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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
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稻草人
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
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2024-07-08
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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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2024-07-08
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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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2024-07-08
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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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稻草人
2024-07-08
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14-43 剑和诗人17 – ActiveRAG之主动学习
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稻草人
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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2024-07-07
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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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2024-07-07
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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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稻草人
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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稻草人
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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2024-07-06
行业资讯
14-36 剑和诗人10 – 用LLM构建 AI 代理平台
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稻草人
2024-07-06
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14-35 剑和诗人9 – 普及 Agentic RAG
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2024-07-06
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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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稻草人
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
衍生者训练营-番外篇
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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稻草人
2024-07-06
衍生者训练营-番外篇
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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稻草人
2024-07-05
衍生者训练营-番外篇
14-29 剑和诗人3 – 利用知识图谱增强 LLM 推理能力
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稻草人
2024-07-05
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