OpenAI 如何优化 LLM 的效果技术分享本文介绍了优化 LLM 效果的三种方法：Prompt Engineering、RAG 和 Fine-tuning。详细描述了它们的使用场景、优劣势，并基于具体示例给出了它们带来的效果提升。2023-11-17 LLM GPT4 Generative NLP 大语言模型 ChatGPT Prompt 提示词 OpenAI RAG Fine-tuning 检索增强
基于大语言模型的AI Agents—Part 3技术分享介绍由 LLM 驱动的 AI Agents 的相关技术和工具。Part 3 介绍另外几个热门的 Agent 框架：agents、AutoAgents 和 ChatDev（通过agents之间的多轮交互完成任务）。2023-10-12 LLM GPT4 AI_Agent Generative NLP 大语言模型 智能体 ChatGPT Multi-Agents AutoAgents ChatDev
基于大语言模型的AI Agents—Part 2技术分享介绍由 LLM 驱动的 AI Agents 的相关技术和工具。Part 2 介绍3个热门的 Agent 框架：AutoGPT、GPT-Engineer 和 MetaGPT。2023-9-1 LLM GPT4 AI_Agent Generative NLP 大语言模型 智能体 ChatGPT AutoGPT GPT-Enginner MetaGPT Multi-Agents
解决超难问题的 Least-to-Most Prompt 框架技术分享介绍使用 LLM 来解决超难问题的 Least-to-Most Prompting 框架。2023-8-29 LLM GPT4 AI_Agent Generative NLP 大语言模型 ChatGPT Prompt 提示词 OpenAI
基于大语言模型的AI Agents—Part 1技术分享介绍由 LLM 驱动的 AI Agents 的相关技术和工具。Part 1 介绍 Agent 的一般框架，背景知识和斯坦福的虚拟小镇论文。2023-8-22 LLM GPT4 AI_Agent Generative NLP 大语言模型 智能体 ChatGPT Multi-Agents
🏛️《机器学习&自然语言处理》课程解密了技术分享《机器学习&自然语言处理》付费课程解密了。2023-7-16 Machine Learning NLP 机器学习 自然语言处理 免费课程 实战 Deep Learning
比LLM更重要的多模态学习技术分享上周线下分享的文字版，介绍了多模态学习的概念、意义、模型架构、代表模型和挑战等。2023-6-25 Multimodal Learning 多模态学习 CLIP ImageBind BLIP-2 MM-CoT VLP
本周日线下分享：《比LLM更重要的多模态学习》技术分享本周日下午在清华MEM大讲堂的线下科普类分享，会提到多模态学习的定义、作用、代表模型、挑战等。2023-6-16 Multimodal Learning 多模态学习 CLIP 线下分享
💥GPT-4 新的超能力技术分享OpenAI 发布了 GPT-4，本文介绍 GPT-4 带来的新超能力。2023-3-15 LLM ChatGPT GPT4 Generative 大语言模型 自然语言处理 NLP OpenAI
🛳️FM 类模型技术分享Factorization Machines（FM）类模型在 CTR 和推荐系统中被广泛使用。本文对此类模型的思路做了简单梳理。2022-5-6 DeepFM FM Poly2 AFM DCN PNN CTR Recommendation Machine Learning Deep Learning
你真的读懂了Youtube DNN推荐论文吗？技术分享本文将带你重温 Youtube 在2016年发表的DNN推荐论文 “Deep Neural Networks for YouTube Recommendations”。2021-5-15 CTR Recommendation Machine Learning Deep Learning Youtube DNN
🤖Chatbot 8: 微软小冰对话机器人架构技术分享本文介绍了微软小冰对话机器人的构建理念和整体架构，详细阐述了小冰如何通过核心闲聊和多种技能来优化用户会话轮次（CPS）。本文还探讨了小冰的对话管理模块、话题管理策略以及如何利用知识图谱和用户画像来提升对话的连贯性和个性化体验。2019-2-23 Chatbot 微软小冰 对话机器人 聊天机器人 Deep Learning 对话管理 Dialogue
