【AI驱动】 这篇博文将向您展示10款最好的 AI 艺术生成器。

【AI驱动】 本文将深入剖析AI的五大核心应用场景和十七个细分方向，并通过精选案例，为您展现AI技术的魅力。

【AI驱动】 搜索引擎只是将关键字与包含这些词的内容匹配并称其为好的日子已经一去不复返了。语义搜索引擎是一个全新的事物：最新的人工智能辅助版本可以“理解”语言中的上下文和人们搜索查询的潜在意图。

【AI驱动】 什么是灵积模型？灵积模型是一种集成了深度学习技术的人工智能模型，它能够对海量数据进行高效分析和智能预测，从而帮助企业和个人做出更为精准的决策。作为一种先进的数据分析工具，它通过识别数据中的模式和趋势，提供了一种基于实证的决策支持方法。

【AI驱动】 深入探索如何将Cohere LLM大模型API集成到C++和GO编程语言中，以实现强大的自然语言处理（NLP）功能。

【AI驱动】 本文将向您展示如何通过少样本学习有效地使用GPT-3、GPT-4、ChatGPT、GPT-J这些模型。

【AI驱动】 ChatGPT・ChatDolphin・ChatGPT替代品・OpenAI・OpenAI ChatGPT・NLP Cloud NLP Cloud 开发了一款强大的 OpenAI ChatGPT 替代品，名为ChatDolphin。这些 AI 模型非常有趣，因为它们能够很好地理解用自然语言发出的简单指令，而无需使用少样本学习和复杂的提示工程。让我们看看如何编写此类指令，以充分利用 ChatDolphin 和 ChatGPT。

【AI驱动】 7 月 28 日，波形智能发布了个性化自适应私人语言模型「Weaver 2.0」，推出新一代 AI——Life-long Personalized Al（LPA），主打千人千面的普惠化 AI。在发布会之后，创始人&CEO 姜昱辰做客 Founder Park 直播间，与 Founder Park COO 艾之一起，聊了聊创业 500 天的收获与经验。

【AI驱动】 当我们在大型语言模型 (LLM) 的上下文中谈论参数时，我们指的是帮助模型做出决策的内部配置。将参数视为决定模型如何运行的设置或规则。简单地说，它们就像您大脑中的神经元，帮助您思考、处理和决策。

【AI驱动】 原文较长，经过细致分析，我们可以从三个不同的角度深入探讨，以全面理解大型语言模型技术。这将有助于启发我们在研究或定制大型语言模型方面的思考。对原博主的精心整理表示感激： 一文说尽大语言模型技术之一：LLM的架构 一文说尽大语言...

【AI驱动】 原文较长，细度之后可以分为三方方面分别深入了解，让我们对大语言模型技术有一个全面的认识，从而对我们研究或定制大语言模型起到抛砖引玉的作用，感谢原博主的整理： 一文说尽大语言模型技术之一：LLM的架构 一文说尽大语言模型技术之二...

【AI驱动】 亚马逊在新一代大语言模型和 RAG 技术的赋能下，推出了新的智能购物助手：Rufus，一种基于 LLM 的规划器，用于生成对话系统中的检索计划，显著降低了延迟，并能灵活适应新场景。

【AI驱动】 文章提出了一个系统化的 prompt 开发框架,主要包含三个核心步骤: 第一步:明确任务需求和评估指标 - 定义具体的输入输出格式 - 确定性能衡量标准(准确率、召回率等) - 收集代表性的测试数据集 第二步:构建基础 prompt 模板 - 设计任务描述和指令部分 - 添加少量示例(few-shot learning) - 引入思维链(Chain-of-Thought)提示 第三步:通过数据驱动优化 - 使用验证数据集评估性能 - 迭代优化 prompt 结构和措辞 - 整合外部知识库(RAG)增强回答质量 文章特别强调了高质量数据集在整个过程中的重要性: - 训练集用于 few-shot 示例的选择 - 验证集用于 prompt 模板的评估和优化 - 测试集用于最终性能的客观评估 这种数据驱动的方法论既保证了 prompt 工程的可复现性,也为持续优化提供了量化依据。通过遵循这个框架,可以更系统地开发出高质量的 prompt。

【AI驱动】 在这篇博客中，将分享 Elastic 的搜索客户如何使用 Elastic 的向量数据库以及搜索驱动型 AI 和开发人员工具开放平台来加速和扩展生成式 AI 体验，从而为他们提供新的增长途径。

【AI驱动】 在这篇博文中，您将了解如何使用 Elastic 文档实现这个插件，并将 ChatGPT 的用途扩展到 Elasticsearch 中已编制索引的任何内容。