博文
- 对长文档「大海捞针」提问，大模型们能力对比如何？
- 需求 一年多的发展下来，现在很多大语言模型都支持了更长的上下文，有的甚至可以处理数以百万计的输入输出。 为什么我们需要这么长的上下文呢？其实说白了，就是 因为我们比较懒 。有些资料非常长，其中大部分信息我们不关心。于是我们希望 AI 能帮我们把关注的两三点内容找出来，总结好，呈现在我 ...
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GraphRAG + GPT-4o mini 低成本构建 AI 图谱知识库
- 更好的效果，更低的价格，听起来是不是像梦呓？ 限制 首先，让我们来介绍一个词：RAG。 简单来说，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 的工作原理是将大型文档分割成多个小段落或片段。主要原因是，大语言模型的上下文窗口长度有限，无法一次处理超过上下文窗口长度的信息。 ...
- AI 工作流，选图形界面，还是命令行？
- 这种组合，才是真正的灵活。你想到一个词儿了对吧？ 在知识星球上，星友「土豆君」提问： 非常感谢王老师今天的思路分享，我是一名独立开发者，本来我都觉得沉浸式翻译已经做的非常好了，没有什么机会，但看到王老师分享的三步翻译法让我觉得翻译其实还是可以优化，自己可以去尝试构建翻译产品。 ...
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如何免费用 Qwen2 辅助你翻译与数据分析？
- 对于学生用户来说，这可是个好消息。 开源 从前人们有一种刻板印象——大语言模型里好用的，基本上都是 闭源模型 。而前些日子，Meta推出了Llama3后，你可能已经从中感受到现在开源模型日益增长的威力。当时我也写了几篇文章来介绍这个系列模型，例如这一篇《 如何免费用 Llama3 70B 帮你做数据分析 ...
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开源免费 AI 朗读中文，居然也能以假乱真了？
- 脚扑朔，眼迷离，傍地走…… 这几天，有个 文本转语音的 Github repo 刷屏了，名字叫做 ChatTTS。 ! 它有多火呢？这是它 Github 星星（相当于点赞数量）增长的趋势。 3天，就3天，星星数量 从零到超过1万 。实话实说，除了 AutoGPT，我真没有见过这么恐怖的 Stars 涨势。 其实文 ...
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如何用 NotebookLM 综合分析多篇文献？
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- 这款 Gemini 1.5 Pro 驱动的免费应用，会给你的科研带来什么样的帮助？ 我在得到开设视频课，讲授如何用 AI 辅助读写论文后，看到过读者提问： 王老师，能否讲讲如何对多篇文献进行综合分析回顾呢？ 今天咱们就来谈一谈这个问题。首先我给你介绍一下咱们准备使用的工具。 探索 今年 1 ...
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如何用「竞争」与「作品」助力成长？读《工作的心智》有感
- 请你亲自阅读本书吧。相信对你的工作、事业、学习和生活，能有帮助。 读书 利用假期，我读完了阳志平老师的新书《工作的心智》，不禁感慨良多。以往我为了「保护书籍」，总是不肯在书上划线笔记，而是拍照后放到笔记应用中，再用语音或者文本记录笔记。这次，受到「大望局」播客嘉宾何刚老师的影响，我 ...
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如何用 Llama 3 免费本地 AI 分析数据和可视化？
- 帮助你消除调用大模型 API 带来的数据安全烦恼。 模型 今天我们来探讨一个有趣的话题 —— 如何使用 Llama 3 免费地进行数据分析和可视化。 Meta 团队在 2024 年 4 月发布了两款 Llama 3 新模型，一款是 8B，即 80 亿参数；另一款则是 70B，即 700 亿参数。关于 700 亿参数的模型，我之前已经为你撰写了一篇文章《 ...
- 如何免费用 Llama 3 70B 帮你做数据分析与可视化？
- 快速、强悍且免费，你还等啥？ Llama 3 的发布，真可谓一石激起千层浪。前两天，许多人还对「闭源模型能力普遍大于开源模型」的论断表示赞同。但是， 最新的 LLM 排行榜 （ https://chat.lmsys.org/?leaderboard ），已经把 新的趋势变化 凸显在所有人面前。 Llama 3 70B 的能力，已经可以和 Cla ...
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如何用 Readwise Reader 定制提示词 AI 自动辅助处理信息？
- 抵御「信息过载」，你需要这样的利器。 痛点 知识工作者的痛点是非常明显的——如果你是一名老师、学生，或是平时需要跟许多资料打交道的人，想必你会经历过 信息过载 。 信息过载有时候不仅是数量问题，还是一个 类型问题 。很多不同的信息分散在各处，这就使得你找起来费劲，查起来麻烦，用起 ...
