AI营销观察

《真相时刻：维基百科会不会在协助AI不断完善的过程中自取灭亡？》

人工智能聊天机器人的输出并不基于绝对的真理或准确性，而是基于概率和上下文。根据输入的内容和先前的对话历史，它会选择最有可能的回答，这需要大量的数据源进行训练。维基百科提供了一个知识库，可以帮助人工智能聊天机器人提高准确性和时效性。（来源：“利维坦”微信公众号）

《是什么支持Fil暴力上涨：光一个AI数据就够Filecoin吃三年！》

亚瑟·海斯认为人工智能应用需要大量的数据存储和检索，而Filecoin可以提供这样的服务。Filecoin网络的存储容量保持稳定，故障事件有所增加，存储交易量显著增长。这些数据反映了Filecoin网络的健康性和功能性。然而，在某些方面仍有待提高，比如合约部署。（来源：“IPFS中文资讯”微信公众号）

《AI赋能电商调查：20亿条数据，500亿市场，3个人的转行》

AI商拍的特点是利用人工智能技术生成或优化商品图片，以提升商品的展示效果和吸引力。AI淘客私域运营的特点是利用人工智能技术帮助淘客管理和运营私域流量，提供导购机器人等工具，引导用户下单，从而提高成交量。另外，通过AI分析用户的信息，给用户打上标签，以提高广告投放效果。（来源：“娱乐资本论”微信公众号）

大模型应用观察

《GPT-4比你更会问问题：让大模型自主复述，打破与人类对话的壁垒》

提高回答准确性的方法是对LLM提出的问题进行复述与扩写。这样做可以促使LLM先澄清问题的意图，然后再给出答案。此外，还提出了RaR的一种变体，称为“Two-step RaR”，以利用不同模型的复述能力。通过使用这类方法，可以为人类与LLM之间的互动铺平道路，实现更有效的交流。 （来源：“机器之心”微信公众号）

《丢掉 LangChain、像 Docker一样编排大模型应用程序：这支十余人的年轻创业团队如何在2个月做出一个LLMOps平台？》

LangChain是一个使用区块链和分布式计算的平台，旨在为开发者和用户提供方便的部署、运行和管理大型语言模型的解决方案。该平台的目标是降低大规模模型的使用门槛，并确保数据和模型的安全性。目前，LangChain正在进行测试网和公测，并计划在2024年推出主网和正式版。（来源：“InfoQ”微信公众号）

《GLaMM：像素级别的大型多模态模型》

GLaMM模型是一种基于像素级别的大型多模态模型，能够同时处理文本、图像和音频等多种类型的数据，并实现跨模态的生成、理解和推理。该模型的特点在于采用了自注意力机制和多头注意力机制，以及多层编码器-解码器结构，能够有效地捕捉不同模态之间的关联性和语义信息。（来源：“喻四先生”微信公众号）【完】

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