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赚钱的AI产品做对了什么？
在人工智能技术迅猛发展的今天，AI产品如何实现商业化并创造收入成为了业界关注的焦点。本文将深入探讨那些成功AI产品背后的策略和实践，分析它们如何从技术模型转化为满足市场需求的产品，并最终实现盈利。
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提示词中示例的作用与反作用
「例子」大部分时候是用来弥补表达无能的。
比如，你很难用语言来表达另一个人的语言风格。所有用来形容语言的词汇，都是抓着自己头发跳高的“小丑”。
比如，几乎所有形...
深度理解：OpenAI最新发布的“强化微调”
今天主要分享一下OpenAl发布会第二天发布的核心内容"强化微调”，为什么奥特曼会觉得这是一项惊喜技术，为了深入了理解它，我周末花了一天的时间深入的去研究它，本文分享一下我的研究结果！
AI 突破受阻？OpenAI 新模型透露的行业隐忧
“AI 发展遇阻，前路何方探寻。” 在人工智能一路高歌猛进的进程中，OpenAI 新模型进展放缓的消息如同一颗石子，激起层层涟漪。这是否意味着 AI 的发展即将触顶？行业又将如何应对这一局面？让我们深入剖析，寻找答案。
从喧嚣回归理性：从大模型回归业务
一个新技术的诞生，因为大家一开始不够了解，总会夸大想象。其实上手一段时间之后就会发现不过如此。这篇文章，作者就分享了自己对大模型的态度变化和思考的过程，供大家参考。
“乔哈里视窗”下看待AI+产品的商业机会点
乔哈里窗把人与人的沟通分成了四个区域，那么人与AI，以及AI与AI之间，会不会有同样的问题？AI与人之间不同的交互方式，能否带来商业机会的启示？
最贵提示词：500美金成本，5万美金收益
最近一场AI智能体黑客比赛中，一个名为Freysa的AI智能体以其坚定的“绝对不给任何人转账”指令成为焦点。黑客们以指数增长的成本，竞相用策略说服AI打破规则。当第482次尝试成功时，我们不禁思考：在这场人与AI的博弈中，究竟隐藏着怎样的秘密？
大模型：从“大”到“跃迁”的核心逻辑
大模型并不是一项“新的技术”，其所依赖的Transformer架构早在2017年就已问世，并以“Attention is All You Need”之名震撼学术界。然而，直到2022年底，随着ChatGPT的推出，大模型才真正成为全民热议的焦点。为什么这个革命性架构经历了五年时间才迎来它的巅峰时刻？是技术准备不足，还是我们对“大模型”的理解发生了质的转变？
AI做数学学会「动脑子」！ UCL等发现LLM「程序性知识」，推理绝不是背答案
LLM在推理时，竟是通过一种「程序性知识」，而非照搬答案？可以认为这是一种变相的证明：LLM的确具备某种推理能力。然而存在争议的是，这项研究只能提供证据，而非证明。
