在接下来的文章里，我们将分享一些关于大语言模型（LLM）技术核心组件的最佳实践，包括：提升质量和可靠性的提示技巧、评估输出的策略、改进检索增强生成、调整和优化工作流程等四部分。我们还将探讨如何设计人类参与的工作流程。尽管这项技术仍在迅速发展，但我们希望这些经验教训——我们一起进行的无数实验的成果——能够经受时间的考验，并帮助您构建并交付强大的LLM应用程序。

刚刚，英伟达全新发布的开源模型Nemotron-4 340B，有可能彻底改变训练LLM的方式！从此，或许各行各业都不再需要昂贵的真实世界数据集了。而且，Nemotron-4 340B直接超越了Mixtral 8x22B、Claude sonnet、Llama3 70B、Qwen 2，甚至可以和GPT-4掰手腕！

本文主要讲述了人工智能(AI)首次参加阿里巴巴全球数学竞赛的情况，以及AI在竞赛中的表现和人们对AI在未来数学领域的期待。

本文主要讨论了人工智能(AI)在模拟人际关系，特别是恋爱关系方面的应用现状和发展前景，指出尽管AI在语音交互和情感理解方面有所进步，但由于其仍无法完全取代真实的人际互动，人们对"AI情感教练"的需求可能更大。

随着大型AI模型(GPT4)的发展，AI语音技术的能力得到了极大的提升，使得AI语音能够在各种场景中发挥更大的作用，提供了诸如客服自动化、情感陪伴等功能，为企业和个人用户提供更好的体验和服务。

本文介绍了如何使用人工智能大模型进行个性化内容页面展示的方法和步骤，包括数据收集、数据处理、特征提取、模型训练、模型预测、数据分析等，以及它们对用户的阅读体验和内容的传播效果的影响和价值。

每一次的变革，都会带来大量的财富和造福机会，AI这次也不例外。在这篇文章里，我们拔高到上帝视角，尝试对AI的历史性机会进行预测。

在数字化营销的业务场景中，召回模型是一种重要的工具，它可以根据用户的行为和属性，从海量的候选物品中筛选出最有可能感兴趣的物品，从而提高转化率和用户满意度。然而，传统的召回模型往往只能利用内部信息，即用户在平台上的行为和属性，而忽略了外部信息，即用户在其他平台或渠道上的行为和属性，以及其他来源的信息，如社交媒体、新闻、天气、节日等。这些外部信息可能对用户的兴趣和需求有很大的影响，如果能够有效地利用它们，就可以提升召回模型的效果和覆盖度，从而实现更精准的个性化推荐。 本文将介绍如何应用人工智能大模型，即具有强大的自然语言理解和生成能力的深度学习模型，来实现基于外部信息的召回模型。我们将分别介绍基于营销漏斗的召回模型和基于情景的召回模型，以及它们的原理和应用场景。我们还将给出一些实例和示意图，以帮助你更好地理解和运用这些模型。

AI技术的发展，对我们打工人来说可以提高不少工作效率，解决很多问题。那在各个行业的大佬眼里，AI的表现如何？真的能达到“降本增效”的结果，还是怎样一回事？这篇文章，作者分享了世界500强大佬对AI的看法，供大家参考。

GPT-4o被OpenAI誉为“全能模型”，那么，“全能模型”的出现，可能会加速哪些行业场景的演进？国产AI厂商又可能面临哪些挑战？一起来看看本文的解读。

微软昨夜刚上演了一波AI PC革命，今天又全是Copilot。而最让人意外的，竟是奥特曼本人登台预告了下一代模型将会带来新的模态和整体智能。

最近，微软召开了发布会，那么从这场发布会上，我们可以看到什么？AI的终局，会呈现出怎样的图景？一起来看看本文的分享和见解。