在知识库应用中，GPT-3.5 足够就足够了吗?
在当今快速发展的人工智能领域，企业对于本地知识库的构建和管理越来越重视。其中，一种名为RAG（Retrieval-Augmented Generation）的技术因其高效性和灵活性而备受关注。然而，面对市场上众多的AI模型，企业在选择时往往会陷入困惑：GPT-3.5是否已经足够胜任知识库的构建和管理任务？或者，我们是否需要更先进的GPT-4模型来实现更优的效果？
分类 AI 下的文章
用AI预测AI
chat-shot (4).pngChatGPT-4横空出世，惊艳了整个世界。它强大的理解和生成能力，仿佛打开了通往未来世界的大门。出于好奇，我决定进行一次“时空穿越”的对话，邀请这位来自未来的AI，预测一下2024年AI领域的发展趋势。
LLM最新研究结果-26条提示词指导原则
这篇论文介绍了 26 条指导原则，旨在简化查询和提示大型语言模型（LLMs）的过程。研究者们的目标是简化为不同规模的大型语言模型制定问题的各种概念，检查它们的能力，并增强用户对不同规模的大型语言模型在不同提示下行为的理解。论文通过在 LLaMA-1/2（7B, 13B 和 70B）和 GPT-3.5/4 上进行广泛的实验来验证所提出原则在指令和提示设计上的有效性。研究者们希望这项工作能为研究大型语言模型提示的研究者提供更好的指导。其中关于“惩罚”和“奖励”的部分是 AGI 的萌芽吗？
推荐“硬地骇客”的一期播客：对话MyMap.AI创始人
本期硬地骇客邀请了AI项目 MyMap.AI 的创始人 Victor 参与访谈录制，节目讲述了Victor的创业故事：Victor 如何在花光亲爹的 100 万后，又花光 “后爹” （投资人） 1000 万；在不幸遭遇硅谷银行暴雷的时候，作为一个徘徊在 “生死” 边缘的 founder 又是如何应对？多年创业，多次的失败，最终又是如何将 MyMap.AI 在45天内一举做到 $10K MRR，同时实现高速增长？
Victor 是一个非常Real的年轻创业者，对自己的能力边界有清晰的认识，热爱学习，对未来非常积极乐观，比起他的产品和故事，我对这个人更加感兴趣
使用LM Studio快速在本地体验最新的开源大模型
最近各公司团队密集发布自己新的大语言模型,Google发布了Gemini,微软发布了Phi-2小模型,Mistral发布了第一个MOE模型Mixtral-8x7B,都在宣传"最顶","天花板","最快",到底哪个模型更适合自己的项目,就需要亲自去部署和使用了.基于这个需求有了很多方便本地部署的第三方工具,比如oolama,vllm,Text Generation Inference等等,但是这些工具都有一定的技术门槛,LM Studio通过简单的操作就能下载各模型,通过GUI软件界面配置模型,一键就能启用和OpenAI兼容的API,可以配置使用CPU和内存做模型推理,减少传统大模型对GPU的依赖.软件暂时还不支持并发推理,所以个人研究使用没问题,不适合生产环境.