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    《Anthropic提示工程课程——第1章:基本提示结构》

    人間性プロンプト・エンジニアリング講座 - 第1章:プロンプトの基本構造

    课程 本节课程需要在代码环境执行,主要练习如何构造正确的消息接口格式,可跳过。 The Claude for Sheets 扩展程序提供了 几个功能,您可以使用这些功能来调用 Claude。其中一个功...
    AI知識ベース
    9ヶ月前
    09160
    小白也能看懂的大模型微调知识点

    初心者でも理解できる大規模なモデル微調整の知識ポイント

    大模型微调全流程 建议在微调过程中严格按照以上流程执行,避免跳步,否则可能导致无效劳动。比如,如果没有充分构建数据集,最终发现微调模型效果不佳是数据集质量的问题,那么前期的努力将付诸东流,事倍功半...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    09130
    AI工程学院:3Fine-tuning(大语言模型微调)

    AI工学研究所:3ファインチューニング(大規模言語モデルの微調整)

    📚 资料库结构 模型/目录 描述与内容 Axolotl 用于微调语言模型的框架 Gemma Google 最新的大语言模型实现 - finetune-gemma.ipynb - gemma-sft.p...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    09120
    AI 转化率优化:AI 如何变革 CRO 策略

    AIコンバージョン率最適化:AIがCRO戦略をどう変えるか

    转化率优化的未来已经到来——它正由 AI 驱动。从个性化视频到可扩展的电子邮件外展,了解如何通过 AI CRO 最大化转化率。 如果 Kieran 和我在接下来的 6-12 个月内要投资我们的营销...
    AI知識ベース
    7ヶ月前
    09110
    万字长文梳理基于LLM的Text-to-SQL发展进程

    LLMベースのText-to-SQLの開発プロセスを整理する1万字の記事

    OlaChat AI数智助手万字长文深度解析,带你了解Text-to-SQL技术的前世今生。 论文:Next-Generation Database Interfaces: A Survey of L...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    09100
    AI工程学院:2.16GraphRAG(基于图结构的检索增强生成方法)

    AI工学アカデミー: 2.16 GraphRAG (グラフ構造に基づく検索補強生成法)

    引言 GraphRAG(基于图结构的检索增强生成)是一种先进的检索与生成方法。它结合了图数据结构的优势和大语言模型(LLM)的能力,克服了传统 RAG 系统的一些限制。 https://githu...
    AI知識ベース#ナレッジグラフ
    6ヶ月前
    09060
    AI工程学院:2.3BM25 RAG (检索增强生成)

    AIエンジニアリング・アカデミー:2.3BM25 RAG(検索拡張世代)

    简介 BM25 检索增强生成(BM25 RAG)是一种高级技术,将用于信息检索的 BM25(Best Matching 25)算法与大语言模型结合,用于文本生成。通过使用经过验证的概率检索模型,此方法...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    09050
    卷起来了!长文本向量模型分块策略大比拼

    ロールアップ長文ベクトルモデル チャンキング戦略 コンペティション

    长文本向量模型能够将十页长的文本编码为单个向量,听起来很强大,但真的实用吗? 很多人觉得... 未必。 直接用行不行?该不该分块?怎么分才最高效?本文将带你深入探讨长文本向量模型的不同分块策略,分析利...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    08990
    智能代理检索增强生成:Agentic RAG 技术综述

    知的エージェントによる検索機能強化世代:エージェントRAG技術の概要

    概要 OpenAIのGPT-4、GoogleのPaLM、MetaのLLaMAなどの大規模言語モデル(LLM)は、人間のようなテキスト生成と自然言語理解を可能にすることで、人工知能(AI)を劇的に変化させてきた。しかし、静的な学習データに依存する...
    AI知識ベース
    4ヶ月前
    08960
    AI工程学院:2.11高级查询处理(查询转换使用手册)

    AI College of Engineering: 2.11 高度なクエリ処理(クエリ変換ユーザーマニュアル)

    介绍 查询转换使用手册展示了在检索增强生成 (RAG) 查询引擎、智能体或其他流程中执行用户查询前进行转换和分解的多种技术。这些转换可以提高 AI 应用中响应的质量和相关性。 https://gith...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    08890
    AI工程学院:2.14RAPTOR: 树结构化检索增强生成的递归摘要处理

    AI工学アカデミー: 2.14 RAPTOR: ツリー構造検索の生成を強化する再帰的要約処理

    引言 RAPTOR(树结构化检索增强生成的递归摘要处理)是一种先进的检索增强生成(RAG)方法。它通过引入层级文档结构化和摘要技术,增强了传统的 RAG 流程。 https://github.com...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    08890
    Chinchilla 时刻与 o3 时代:大语言模型“规模定律”的演进之路

    チンチラの瞬間とo3の瞬間:ビッグ言語モデルのスケール法則の進化

    クイック・リーディング 大規模言語モデル(LLM)のスケーリング法則の過去と現在、そしてAI研究の今後の方向性を包括的かつ詳細に考察。著者のキャメロン・R・ウルフは、明確なロジックと豊富な...
    AI知識ベース
    4ヶ月前
    08870
    《Anthropic提示工程课程——第8章:避免幻觉》

    人間性即興工学講座 - 第8章:幻想を避ける

    课程 一些坏消息:Claude 有时会“幻觉”,并做出不真实或不合理的陈述。 好消息是:有一些技巧可以帮助你减少幻觉的发生。 在下文中,我们将讨论其中的几种技巧,具体包括: 让 Claude 有机会回...
    AI知識ベース
    9ヶ月前
    08840
    AI工程学院:2.2基本 RAG 实现

    AIエンジニアリング・アカデミー:2.2 基本的なRAGの実装

    介绍 检索增强生成 (RAG) 是一种强大的技术,它将大型语言模型的优势与从知识库中检索相关信息的能力相结合。这种方法通过将生成的响应建立在特定的检索信息上来提高生成响应的质量和准确性。a 本笔记...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    08810
    AI工程学院:2.8混合 RAG(同2.9)

    AI工科大学:2.8混合RAG(2.9と同じ)

    基于句子窗口的检索器 RAG 方法 引言 基于句子窗口的检索器 RAG(Retrieval-Augmented Generation)方法是 RAG 框架的高级实现,旨在增强 AI 生成回复的上下...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    08810
    AI工程学院:4智能体工程化指南

    AIエンジニアリング・アカデミー: 知能体をエンジニアリングするための4つのガイド

    欢迎来到 AI 工程学院的 AI 代理部分!本模块探索 AI 代理的迷人世界,从基本模式到实际应用。学习如何创建、协调和部署智能代理,这些代理能够执行复杂任务并对其环境进行推理。 📚 仓库结构 类...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    08750
    AI 辅助编程给软件工程带来的需求开发范式变化(宝玉)

    AI支援プログラミングがもたらすソフトウェア工学における要求開発パラダイムの変化(寶友)

    今年 AI 领域最大的突破之一应该是在编程领域,像 Cursor、v0 dev 这样的 AI 编程工具,不仅大幅降低了普通人编程的门槛,也让专业程序员的开发效率大幅提升。 但是我们听到的新闻都是不...
    AI知識ベース
    5ヶ月前
    08720
    揭示 AI 过滤器中的安全漏洞:使用字符代码绕过限制的深入研究

    AIフィルターのセキュリティホールを暴く:文字コードによる制限回避の徹底研究

    はじめに 先週リリースされた中国製大型言語モデル「DeepSeek-R1」に関するニュース、賞賛、苦情、憶測で、ここ数日、他の多くの人々と同様、私のニュースツイートは埋め尽くされている。このモデル自体は、OpenAIやMeta...
    AI知識ベース#プロンプト脱獄
    4ヶ月前
    08710
    2023年老文回顾:RAG 系统构建流程与评估指南

    2023 古い記事のレビュー:RAGシステム構築プロセスと評価の手引き

    检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)正在成为大语言模型(LLM)和向量数据库最受欢迎的应用之一。RAG 是通过从向量数据库(例如 Weaviate)检索...
    AI知識ベース
    5ヶ月前
    08670
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