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论文部分介绍了几项研究成果，包括如何通过证明者 - 验证者游戏提高语言模型输出的可读性，以及如何结合传统关系提取方法和大型语言模型来提升小样本关系抽取的性能。还分析了大型模型生成代码时的常见错误类型，并提出了通过自我批评机制来改进代码生成的方法。此外，还提出了 Speculative RAG 框架，用于增强基于检索的生成模型的性能。
工程部分展示了一些实际应用，例如 Groq 宣布开源了 Llama3 8B/70B 模型的微调版本，阿里巴巴推出了语音模型 Qwen2-Audio，以及介绍了 PDF-Extract-Kit 和 LlamaParse 等工具。同时，还讨论了如何选择适合微调和推理的 GPU，以及如何将大型语言模型的上下文扩展至百万级别。
产品部分介绍了一些基于大型语言模型的产品，如知识管理系统 storm、AI 搜索产品 Exa、以及 Mem0 等，这些产品在不同的领域展示了大型模型的应用潜力。
市场部分分析了生成式 AI 推理企业的市场机遇、竞争与未来趋势，并对 OpenAI 发布的 GPT-4o mini 以及 GPT-3.5 模型的退出进行了说明。同时，还提供了对 2024AI 体验营销行业研究报告的概述，探讨了 AI 体验营销的发展趋势和市场规模。
观点部分提到了百度主任架构师李乐丁对于 AI 的实际认知，强调了大型模型的本质是深度学习驱动的数学公式，旨在打破对 AI 的不切实际幻想，并重建正确的认知。

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论文部分介绍了一种无需访问预训练数据或模型权重即可验证测试集污染的方法，通过对模型的测试问题进行有序和无序的展示，观察似然概率的统计显著差异来检测数据污染。同时，介绍了对话代理框架的提出，该框架能够实现对话控制和规划最优对话行动，以及提高 RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型性能的 RankRAG 指令微调框架。最后，介绍了 NL2SQL 的 RB-SQL 框架，用于提高大型数据库和复杂多表查询的处理能力。
工程部分讨论了知识助手的未来发展趋势，包括 Agentic RAG 的流程和 PE-Rank 的开源，以及开源 TTS 项目的整理和评估。同时，提到了 Open AI 研究员 Lilian Weng 的文章，完整探讨了 LLM 产生幻觉的原因、检测方法和防止幻觉的方法。
产品部分展示了 Anthropic Console 的新功能，能以生成、测试和评估 prompt，以及 DeepSeekMath 这款数学推理能力接近 GPT-4 的 7B 模型。还提到了 Nexa AI 提供的 AI Agent 解决方案，以及 LanceDB 这种为 AI 多模态数据设计的数据库。
市场部分分析了 AI 医疗产业的发展现状和趋势，探讨了从云计算到大模型时代的数据库行业竞争，以及 OpenAI 推出的 AGI 五级路线图。

⼤家好，会员计划第 12 期会员通讯已送达！论文部分提到了大模型的归因问题，斯坦福提出了统一归因框架以帮助开发者安全验证大模型。接着，详细讨论了 RAG 技术的最佳实践方法，包括对不同 RAG 模块的优化研究，以及提出的两种 RAG 实施策略。此外，介绍了 LLM 路由原则框架 RouteLLM，以及 Mooncake 等技术报告，这些技术旨在提高资源利用率和系统性能。在工程领域，探讨了构建面向表格智能任务的大语言模型，以及基于知识图谱的 RAG 实现案例。产品部分展示了 Kyutai 等公司发布的实时语音多模态模型，以及 CodeGeeX 第四代模型的发布。市场部分分析了 AI 大模型对营销行业的影响，并提供了对话腾讯汤道生的访谈摘要。最后，观点部分讨论了大模型对程序员和产品经理角色的影响，以及 RAG 在企业应用中面临的挑战，包括数据安全、准确性、可解释性和可扩展性等方面。

⼤家好，会员计划第 11 期会员通讯已送达！本期介绍了 YC 投资的借助 AI 构建第二大脑类产品，如何打通个人笔记、本地文件和在线实时内容，同时还支持私有部署、保障隐私安全（产品已开源）；以 YC 投资的 AI 代码助手为例，看看打造一款 AI 驱动智能开发工具应该包含哪些组件和技术细节（产品已开源）；探讨一种新的 Design-to-Code 框架，将设计稿转代码的有效性大幅提高；RAG 文本分块除了语义分块、段落级、循环分块、HyDE，还有哪些高级方法；最后市场部分分享了两篇深度文章，分别从中美市场现状出发，探讨了当下的 AGI 应用还没有大爆发的原因，

⼤家好，会员计划第 10 期会员通讯已送达！本期 4 篇论文内容主要围绕 LLM 在表格识别方面能力探索、RAG流程优化方案以及提示词自动化优化策略方面，工程方面是关于怎样构建一个 LLM 驱动的自动数据采集应用、如何在本地构建完全免费的语音识别方案、RAG 系统从 Naive RAG 到 Advanced RAG 再到 Modular RAG 的演进。
产品方面梳理了 11 款AI+招聘工具的产品功能、从电子表格与数据库的历史看如何将大模型与智能数据分析相结合。
市场方面总结了做垂直领域 AI 的思路，单点的打深、做透，专业量化测评专家+AI 算法专家的组合，特别是前者，领域专家带来的产品杠杆要远大于技术。
最后的观点部分讨论了为什么现阶段的 Agent 都是噱头（凡是在应用中加入 LLM 作为语义理解组件的都说自己是 Agent）以及这一轮生成式 AI 泡沫下究竟有多少啤酒。

⼤家好，会员计划第 9 期会员通讯已送达！本期内容信息量较大，毕竟 2024 年即将过半，包括一份 OpenAI、微软、 马里兰大学和learnprompting社区联合发布的提示词技术调研报告，一篇总结大语言模型在信息抽取上的各方面应用的综述，看看一线工程师从过去一年构建基于大模型的产品中总结到哪些经验，大模型开源生态中国力量的现状分析， 过去一年的硅谷顶级 AI 初创公司和产品盘点，从字节的 Dreamina、腾讯的 VideoCrafter2 到右脑科技的 Vega AI、爱诗科技的 PixVerse，还有最近大热的快手可灵和 Luma 的 Dream Machine，看看文生视频/图生视频模型的发展现状。

离开模型能力谈API价格都是耍流氓，豆包大模型作为API最便宜的模型之一，最近向个人开发者开放了，花了300元和一些时间对模型的API吞吐、函数调用能力、长上下文能力等进行了深度测试，看看它的能力究竟适合做 AI 应用开发吗？

本期分享的内容包括：如何利用这些多模态模型实现企业工作流程的端到端自动化；英伟达研究团队通过严谨的测试发现大多数商业模型的上下文长度虚标严重，甚至达到 32K 上下文长度的都不多；如何针对 GPT-4o 语音模式的进行越狱攻击；产品方面剖析了 Meta、Slack、Spotify 等 20+顶级科技公司如何将 AI 融入其产品中；a16z 盘点了 AIGC 如何推动营销和销售领域的发展，包括产品及项目调研；OpenAI 分享他们在 RAG 技术的最佳实践；开源社区最流行的 RAG 构建框架 LlamaIndex 团队对 RAG 技术现状总结；以及王铁震老师对中文 LLM 开源生态的观察分享，最后在观点部分分享了人工智能时代如何助推全球新产业革命，以及为什么在大模型开源社区国内贡献度和影响力极不匹配。

本篇文章我将介绍使用智谱 AI 最新开源的 GLM-4-9B 模型和 GenAI 云服务 SiliconCloud 快速构建一个 RAG 应用，首先我会详细介绍下 GLM-4-9B 模型的能力情况和开源限制，以及 SiliconCloud 的使用介绍，最后构建一个编码类智能体应用作为测试。

本期分享的内容包括：通过比较不同的 RAG 评估框架（RAGAs、CDQA、RECALL、MedRAG 等），教你如何设计一个合适的 RAG 评估体系；为了提高 RAG 召回率，如何使用非 chunking 方式，对数据预处理阶段进行优化；如何结合大语言模型，从用户或商品评论中生成更精确的用户和商品档案，用于推荐系统；产品方面分享了服装行业与 AI 技术如何结合，在面料设计、产品设计、定向改款和与 ODM 供应商的协作中发挥重要作用；详细盘点了在教育、法律、金融、医疗这类高价值行业做文档处理时，是如何对化学式、数学公式、表格、图表等重要信息做准确识别和处理的，包括开源方案和商业化产品；市场方面看看 a16z 是如何解读 AI 实时语音助手市场的，包括产品及项目调研。