隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI大模型已成為推動(dòng)各行各業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵力量。在金融、醫(yī)療、制造等多個(gè)行業(yè)中，企業(yè)正積極探索如何利用這些強(qiáng)大的工具來(lái)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提高決策質(zhì)量和增強(qiáng)客戶體驗(yàn)。

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。

從好萊塢大片到日常短視頻，AI技術(shù)的應(yīng)用正在重塑視頻制作的每一個(gè)環(huán)節(jié)。本文將深入探討AI視頻賽道的最新動(dòng)態(tài)，分析這一技術(shù)如何顛覆傳統(tǒng)視頻制作流程，降低成本并提高效率。

上周在分享《我的AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型之路》這篇文章的時(shí)候，就預(yù)告了一下，三白將輸出一篇文章幫助大家系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和了解大模型，今天來(lái)交稿了；全文累計(jì)22000字，閱讀預(yù)計(jì)需要30分鐘，內(nèi)容包括大模型相關(guān)的15個(gè)話題.

大模型興起之后，其強(qiáng)大的功能能提高我們不少工作效率。但作為普通人，對(duì)提示詞不熟悉，Agent之類(lèi)的也不了解，如何用AI提高我們的工作效率。這篇文章，我們看看作者的方法。

在人工智能的浪潮中，大模型技術(shù)正成為推動(dòng)行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵力量。然而，隨著技術(shù)的快速發(fā)展和市場(chǎng)的高期待，大模型創(chuàng)企們也面臨著商業(yè)化的壓力和挑戰(zhàn)。

這幾天字節(jié)的大模型事件鬧得沸沸揚(yáng)揚(yáng)，一名實(shí)習(xí)生居然能給公司造成巨量的損失，不少人覺(jué)得不可思議。但從方法上來(lái)說(shuō)，其實(shí)是可以達(dá)到的。這篇文章，作者就給我們分享了如何實(shí)現(xiàn)的辦法。

相比ToC和ToB市場(chǎng)上的賠本賺吆喝，盡管ToG市場(chǎng)不乏諸多弊端，但它無(wú)疑是最快見(jiàn)到回頭錢(qián)的捷徑。

我們都知道大模型都是由各種算法組成的，那怎么看似簡(jiǎn)單的代碼，如何變成讓人驚艷的“智能大腦”的？這篇文章，我們來(lái)分析下算法、結(jié)構(gòu)的路程和進(jìn)步。

在人工智能的浪潮中，大模型技術(shù)正成為推動(dòng)行業(yè)進(jìn)步的關(guān)鍵力量。然而，隨著技術(shù)的發(fā)展，大模型創(chuàng)企們也面臨著商業(yè)化的壓力和挑戰(zhàn)。本文深入探討了這些企業(yè)如何在基礎(chǔ)大模型之外尋找商業(yè)化路徑，以及它們?cè)赥oB和ToC領(lǐng)域的不同策略和實(shí)踐。

本報(bào)告揭示了金融科技在中國(guó)的強(qiáng)勁發(fā)展勢(shì)頭，特別是大模型等新技術(shù)如何推動(dòng)行業(yè)創(chuàng)新和開(kāi)辟新的增長(zhǎng)空間。報(bào)告詳細(xì)分析了當(dāng)前市場(chǎng)的主要趨勢(shì)、面臨的挑戰(zhàn)以及未來(lái)的發(fā)展方向，為金融科技行業(yè)的從業(yè)者、投資者、研究者和企業(yè)決策者提供了寶貴的洞見(jiàn)和預(yù)測(cè)。

隨著大模型的興起，向量數(shù)據(jù)庫(kù)成為數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的重要變革者。向量數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)門(mén)處理向量數(shù)據(jù)，能有效存儲(chǔ)和檢索非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為AI和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用提供強(qiáng)大支持。在大模型時(shí)代，向量數(shù)據(jù)庫(kù)作為大模型的長(zhǎng)期記憶，展現(xiàn)了其無(wú)與倫比的效率和準(zhǔn)確性。盡管目前仍處發(fā)展初期，但隨著AI應(yīng)用場(chǎng)景的加速落地，向量數(shù)據(jù)庫(kù)前景廣闊，預(yù)計(jì)將在數(shù)據(jù)處理和檢索中發(fā)揮關(guān)鍵作用，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用拓展。