企业内部如何更好落地大模型
在微软推出 Copilot 后,工作场景中如何落地 LLM 很快成为业内关注的重点。钉钉、飞书等办公软件也快速在最新版本中集成 AI 功能。
对于软件企业而言,在已有的软件上增加 AI 功能,并带来新产值,已经被 Notion、多邻国等产品所验证。除此之外,在企业生产场景中,集成 LLM 的能力,并为企业组织赋能,也成为人们关注 AI 落地的一个视角。
Founder Park 研究中心访谈了多位第一批尝试用新技术在企业内部搭建应用的实践者。我们观察到,随着大模型技术话题的广泛破圈,相较于以往的技术升级,来自不同领域、行业的企业都更有意愿进行在内部生产环境中尝试 L...
他山之石|重新思考人工智能时代的信息素养
[胖胖老师]()
本文选译自Dr. John Spencer最新博客“Rethinking Information Literacy in an Age of AI”,部分呢内容有所调整。
“改变游戏规则”和“颠覆性”等词汇在技术领域中已不再新鲜。教育工作者们已经目睹了1:1设备、无纸化教室、交互式白板等教育新潮流的兴起。然而,人工智能的崛起为我们带来了截然不同的感受。我们所处的时代,尤其是生成式人工智能和更广泛的机器学习领域,似乎正在迅速重塑我们的世界。尽管对于教育工作者而言,这带来了许多积极的趋势,但我们也不得不警惕人工智能如何改变信息格局,特...
文 / 腾讯科技 郭晓静
2017年,一篇具有里程碑意义的论文——《Attention is All You Need》横空出世,它首次引入了基于自注意力机制的Transformer模型,这一创新架构摆脱了传统的RNN和CNN的束缚,通过并行处理的注意力机制,有效克服了长距离依赖的难题,并显著提升了序列数据处理的速度。Transformer的编码器-解码器结构和多头注意力机制在人工智能领域掀起了一场风暴,大热的ChatGPT正是基于这一架构构建的。
想象一下,Transformer模型就像是你的大脑在和朋友交谈时,能够同时关注对方说的每个词,并理解这些词之间的联系。它赋予了计算机类似人类的语...
CO-STAR模型
根据新加坡提示工程大赛的获胜框架CO-STAR,来构建完整和有效的提示词:
C - Context (清楚的背景信息)
O - Objective (明确的目标设定)
S - Style (生成文字的风格)
T - Tone (生成文字的语调)
A - Audience (目标受众的描述)
R - Response (回应的类型,如表格、段落数量等)
具体的构建方法是这样的
首先,我提供了一个我经营的背景。
接着,我设定目标是撰写一个社交媒体(比如小红书风格)帖子以吸引人们购买。
然后,我设定我需要的风格,基本上是模仿小红书文案的方式。
其次,...