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產(chǎn)品經(jīng)理的AI基礎(chǔ)：淺談大模型的局限性（上）
本文深入探討了這些挑戰(zhàn)，并提出了實際的策略和考慮因素，幫助產(chǎn)品經(jīng)理在設(shè)計和優(yōu)化AI產(chǎn)品時做出明智的決策。通過案例分析和技術(shù)策略，我們探索如何在保障性能的同時控制成本，以及如何避免或最小化AI模型中的“幻覺”問題。
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深度｜?Andrej Karpathy 最新思考：小模型有巨大潛力，大模型用來處理多任務(wù)，AI 模型未來聚焦于處理重要信息的能力
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產(chǎn)品經(jīng)理的AI基礎(chǔ)：如何理解AI產(chǎn)品的工程化
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Agent 開發(fā)平臺對比
本文將介紹一系列市面上可用的Agent開發(fā)平臺，這些平臺覆蓋了從大模型交互到知識庫管理等多種功能，旨在簡化智能體的研發(fā)和運維過程。我們將探討它們的特點、優(yōu)勢以及適用場景，幫助讀者更好地理解如何選擇適合自己需求的平臺。
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直播亮點回顧：如何用大模型和實時音視頻構(gòu)建社交應(yīng)用？
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大模型應(yīng)用設(shè)計思考：大模型+bi，TFlowAI如何讓大模型來檢索數(shù)據(jù)
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ToB Or ToC，大模型不做“選擇題”
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大模型提示詞技術(shù)詳解（1）——Prompt結(jié)構(gòu)&少樣本學習
本文將深入探討提示詞的概念、組成和調(diào)優(yōu)技巧，以及樣本自動構(gòu)建技術(shù)等方面的知識。通過引用相關(guān)論文和實踐案例，我們將揭示如何通過合理的提示詞設(shè)計提升大模型的回答質(zhì)量，并分享一些實用的設(shè)計技巧。無論你是AI產(chǎn)品經(jīng)理還是對提示詞感興趣的普通人，都可以在這篇文章中找到有價值的信息。
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