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细说实现：大模型是如何被投毒的
这几天字节的大模型事件闹得沸沸扬扬，一名实习生居然能给公司造成巨量的损失，不少人觉得不可思议。但从方法上来说，其实是可以达到的。这篇文章，作者就给我们分享了如何实现的办法。
从融资烧钱到商业落地：中国AI大模型步入「实战期」
在AI还尚且未达到生产力工具的时候，没人能知道怎样的基础模型会是尽头，以及对付费客户而言，他们如何才能将这笔投入转化为真实营收。
而对于大模型究竟什么能盈利，目前国内的任何一家都未表过态。或者说，这不是一个当下能放到台面上的问题。
AI产品经理必修课：你必须知道的Token要点
这是一份写给非技术岗的产品经理/运营的token应用指南。可以在了解token概念的同时，也能够知道设计产品时和token相关的注意点。
大模型「强崩溃」！Meta新作：合成数据有「剧毒」，1%即成LLM杀手
1%合成数据，就能让模型瞬间崩溃！来自Meta、NYU等机构团队证实，「微量」合成数据便让LLM弱不可堪。甚至，参数规模越大，模型崩溃越严重。
特斯拉Robotaxi发布后，具身智能话题再引热议，涉及三大技术派
随着特斯拉最新发布的Robotaxi和其Cybercab车型的亮相，自动驾驶和具身智能领域再次成为热议的焦点。埃隆·马斯克的这一雄心勃勃的举措不仅展示了特斯拉在自动驾驶技术上的深入探索，也预示着未来出行方式的重大变革。
基于认知理论的 AI 架构探索
本文基于笔者于 2024年 6月 在 AI 架构理论方面实验，大部分文字汉化自 8月中旬给 Llama 团队做的 Talk。恰好 OpenAI 最近发布的 o1 指向了相似的方向，于是将内容科普化之后和大家讨论。
大模型与RPA的融合：“真”全场景智能自动化，迈向无人化服务新时代
数字化转型的大潮中，运营和产品经理们正面临日益复杂的挑战：如何提升效率、降低成本、增强用户体验。幸运的是，大型语言模型（LLMs）与机器人流程自动化（RPA）技术的结合，为这些问题提供了创新的解决方案。本文将探讨LLMs与RPA的区别，以及它们如何协同工作，实现跨软件的自动化操作，从而提升业务流程的智能化水平。
RAG实战篇：构建一个最小可行性的Rag系统
在人工智能的世界里，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术正成为提升AI理解和生成能力的关键。本文将带你进入RAG系统的实战篇，从构建一个最小可行性的RAG系统开始，详细介绍如何将这一技术应用于实际场景中。
AI大模型实战篇：LATS，可能是目前最强的AI Agent设计框架
在人工智能领域，AI Agent的设计和实现一直是研究和应用的热点。本文深入剖析了LATS（Language Agent Tree Search）这一前沿的AI Agent设计框架，供大家参考。
智能客服运营团队操作指南-智能客服上线后应该做什么？
因为客服工作的机械性和问题的重复性，客服领域应该是AI最早落地的领域之一。而随着大模型的发展，AI客服也越来越智能，相对应的运营策略也会发生变化。本文分享了智能客服的团队的操作指南，供大家参考。
