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大模型來了，我還用搜索嗎？
在數(shù)字化浪潮中，人工智能大模型的崛起正重塑我們的搜索習(xí)慣。本文深入探討了大模型如何影響我們的信息獲取方式，以及它與傳統(tǒng)搜索引擎的共存與競(jìng)爭(zhēng)。
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瘋狂卷投流的大模型應(yīng)用們，到底哪款最好用？
從抖音、B站到各種社交平臺(tái)，大模型應(yīng)用的廣告無處不在。但在這些廣告中，哪些應(yīng)用真正脫穎而出？它們又是如何通過差異化競(jìng)爭(zhēng)吸引用戶的？這篇文章，我們來看看作者的解讀。
第一批被AI氣到崩潰的人出現(xiàn)了
在數(shù)字化時(shí)代，人工智能（AI）客服已經(jīng)成為許多企業(yè)提升效率、降低成本的首選。然而，隨著AI客服的普及，用戶對(duì)AI客服的不滿和抱怨也日益增多。
【干貨】AI機(jī)器學(xué)習(xí)-Apriori算法
在數(shù)據(jù)科學(xué)的世界中，Apriori算法以其在挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則方面的強(qiáng)大能力而聞名。這篇文章將帶你深入探索Apriori算法的精髓，從其基本原理到關(guān)鍵術(shù)語，再到算法的具體計(jì)算過程。
大語言模型：LLM的高階應(yīng)用「指令工程」
在人工智能的疆域中，大語言模型（LLM）正以其強(qiáng)大的能力改變著我們與機(jī)器的互動(dòng)方式。文章詳細(xì)介紹了提示框架、提示工程和反向提示工程這三個(gè)關(guān)鍵知識(shí)板塊，以及它們?nèi)绾螏椭髽I(yè)級(jí)應(yīng)用中的LLM克服數(shù)據(jù)偏差，提升生成結(jié)果的一致性和可控性。
利用AI大模型打造客服機(jī)器人，傳統(tǒng)智能客服可以靠邊站了
在客戶服務(wù)領(lǐng)域，傳統(tǒng)的智能客服系統(tǒng)正面臨諸多挑戰(zhàn)，從高昂的配置成本到不盡如人意的問題回答準(zhǔn)確率，以及機(jī)械式回答對(duì)用戶體驗(yàn)的影響。本文將探討如何利用AI大模型技術(shù)，打造新一代的智能客服系統(tǒng)，以解決這些痛點(diǎn)并提升客戶服務(wù)的效率和質(zhì)量。
AI都能教人面試了？簡(jiǎn)歷只加一句話，offer爆漲四倍
在人工智能飛速發(fā)展的今天，AI的應(yīng)用已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面，甚至開始顛覆傳統(tǒng)的面試流程。想象一下，當(dāng)面試者不再是孤軍奮戰(zhàn)，而是有了AI這個(gè)強(qiáng)大的助手，面試的格局將發(fā)生怎樣的變化？
高薪AI職位的痛，1186萬應(yīng)屆生最懂
自從22年ChatGPT帶火了AI賽道，不少同學(xué)在畢業(yè)時(shí)，就將自己的方向確定為AI。但最近幾年每年1000多萬畢業(yè)生，AI賽道哪里吃得下？需求和內(nèi)卷之下，幾家歡樂幾家愁。
想要更公平的AI面試，不想選拔做題家
在當(dāng)今這個(gè)人工智能飛速發(fā)展的時(shí)代，AI技術(shù)正逐步滲透到職場(chǎng)的各個(gè)角落，尤其是在招聘領(lǐng)域。這篇文章深入探討了AI面試如何改變傳統(tǒng)的招聘流程，它所帶來的效率提升與公平性問題，以及它對(duì)求職者和企業(yè)雙方的影響。
Few Shot：最少的樣本，最大的可能
在LLM提示工程中，鏈?zhǔn)酵评硎且环N方法，少樣本提示也是一種。如何能讓“少樣本”發(fā)揮出最大的價(jià)值，這篇文章提供了多種思路。
與生成式 AI 的 6 種對(duì)話類型
在使用生成式AI時(shí)，通常會(huì)有幾種固定的對(duì)話模式。本文把這種對(duì)話模式分成6種，并給到了相應(yīng)的提示詞和方法，供各位參考。
AI客服成為了眾矢之的？如何讓你的AI客服更懂用戶？
自從AI大模型爆發(fā)之后，越來越多的行業(yè)開始接入AI提高工作效率，客服就是其中之一。但AI客服也僅是比傳統(tǒng)的按鍵式客服更好一些，如何讓AI客服更懂用戶？這篇文章，我們看看作者的思路。
