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无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

图｜“多样本越狱攻击”是一种简单的长文本攻击，它使用大量（即数百次）演示来引导模型行为。

Anthropic 大语言模型

StreamingLLM 框架：利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说，探索无限长度文本

02 — 下图为StreamingLLM与现有方法的对比图示，建模任务为：语言模型在长度为L的文本上进行预训练，预测第T个标记（T≫L）。

大模型 llm框架

谈谈RAG存在的一些问题和避免方式

有几种架构来适应这种复杂的算法，其中一个使用像ReACT这样复杂的prompt工程，另一个使用外部图形数据库来辅助推理。

RAG 大模型

8月份最火的 5 个 GitHub 项目

一款开源图像生成软件 2.

下载

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

语言模型作为“大脑”,负责解析用户意图和生成响应。

大语言模型推荐

ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

下图为“BRTR”原则的图解。

ChatGPT 大模型

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

在此之前，传统的语言模型通常只能生成符合语法规则的句子，但往往无法理解用户意图，导致生成的输出与用户期望不符。

大模型训练

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

具体模型结构根据任务类型分为两种：输入为单句文本的模型（如图4 所示）和输入为句对文本的模型（如图5 所示）。

BERT 语言模型

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

比如 RA-DIT 试图通过增强 RAG 用到的 LLM + 单独训练一个 retriever 的方式加强 LLM 「自有」知识和外挂知识的双向奔赴

大模型 LangChain RAG

40个值得收藏的AI prompt提示词，帮助你更好地思考问题，做出更加准确地商业决策，让你无往不利

从而提供市场足迹的直观视图。

prompt 提示词

垂直领域大模型的思考

如果模型没理解人们的意图，或者不会写，也能进行拒识，而不是“强行”给出一个错误的SQL。

垂直领域大模型

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

RAG 研究发展历程图谱我们从技术演变的视角，将 RAG 的发展分为以下几个阶段： 3.1、初级 RAG 经典的 RAG 流程，即初级 RAG，主要包括三个步骤： .

RAG 检索增强

国内AI大模型已近80个，哪个最有前途？

有些厂也试图效仿微软搞 RoCE 互联 GPU 集群，结果掉进坑里了。

大模型

主流网络爬虫蜘蛛详解

必应集成了多个独特功能，包括每日首页美图，与 Windows 操作系统深度融合的超级搜索功能，以及崭新的搜索结果导航模式等。

爬虫蜘蛛详解

结构化Prompt必备基础：5分钟学会Markdown语法，实现提示词创作自由！

___ 同上 9、创建链接有时候我们会在文本中加入一些链接，或者加入一些链接的图片

Prompt 提示词 Markdown

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