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InstructGPT 2022详细解读InstructGPT 2022 decoder onlyInstructGPT是大语言模型对齐人类意识的里程碑工作，解决模型幻觉等问题，更能理解符合人类的期望。核心思想：通过人类反馈feedback微调模型，使其输出更听话、更安全、更有用helpful, honest, harmless。 InstructGPT 训练分为三阶段：

【AI 学习】解锁Claude Skills：开启AI应用新维度Claude Skills 是 Anthropic 公司为其人工智能模型 Claude 打造的一项创新性的功能扩展机制。从 Anthropic 的官方阐述来看，它本质上是一种标准化的、可复用的模块化系统，旨在赋予 Claude 执行特定领域复杂任务的能力。通过 Claude Skills，用户能够让 Claude 迅速化身为专业领域的 “专家”，完成从常规的文本处理到复杂的业务流程自动化等多样化任务。

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oneapi私有化部署failed to get gpt-3.5-turbo token encoder解决方案公司内部服务器，机器信息如下： Linux ecs-shrsp-0001 4.19.90-89.23.v2401.ky10.aarch64 机器无法连接互联网，无内部建设镜像源。需求：在机器上运行 oneapi 服务。

【TextIn大模型加速器 + 火山引擎】TextIn大模型加速器与火山引擎协同构建智能文档处理新范式在当今数字化时代，企业运营过程中产生和处理的文档数量呈爆发式增长，这些文档承载着企业的核心业务信息、知识资产以及决策依据。然而，随着企业业务的多元化和全球化拓展，文档处理面临着前所未有的挑战。跨国集团在全球范围内开展业务，各地分公司的文档呈现出多语言、多格式的碎片化特点，这使得传统的光学字符识别（OCR）技术与翻译链路在处理这些文档时显得力不从心。不仅处理流程冗长繁琐，而且错误率居高不下，严重影响了信息的准确性和业务的高效开展。

第二十三篇：自然语言工作流生成：GPT-4集成实战在前面的文章中，我们构建了AI优化器实现自动化性能优化。本文将带你实现自然语言工作流生成系统，让用户通过对话就能创建复杂工作流，无需编写代码。

【AI 学习】LangChain框架深度解析：从核心组件到企业级应用实战在大语言模型（LLM）产业化落地的浪潮中，单纯依赖LLM原生API已难以支撑复杂应用场景的开发需求。LangChain作为一款专注于LLM应用开发的开源框架，通过“组件化封装+流程化编排”的核心思想，打通了LLM与外部数据、工具的连接通道，大幅降低了智能应用的开发门槛。本文采用总分总编写模式，从LangChain的基础认知出发，逐步深入核心架构、核心组件、实战开发、高级特性及生态集成，结合理论讲解与可运行代码示例，系统梳理关键知识点。最后将通过专章总结全文核心内容、进行知识点扩展，并推荐优质阅读资料，助力

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【电子书】大语言模型综述（391页）2022 年底，ChatGPT震撼上线，大语言模型技术迅速“席卷”了整个社会，人工智能技术因此迎来了一次重要进展。面对大语言模型的强大性能，我们不禁要问：支撑这些模型的背后技术究竟是什么？这一问题无疑成为了众多科研人员的思考焦点。

AI 十大论文精讲（二）：GPT-3 论文全景解析——大模型 + 提示词如何解锁 “举一反三” 能力？在人工智能技术从理论突破走向工程落地的进程中，一篇篇里程碑式的论文如同灯塔，照亮了技术演进的关键路径。为帮助大家吃透 AI 核心技术的底层逻辑、理清行业发展脉络，博主推出「AI 十大核心论文解读系列」，每篇聚焦一篇关键论文的问题背景、核心创新与行业影响。本篇博客解读AI领域十大论文的第二篇——《Language Models are Few-Shot Learners》论文。

BPE编码从零开始实现pytorch我们直接按照目前主流 LLM（如 GPT-2/3/4, Llama）的处理方式来写：基于 Unicode 编码的 BPE。

Copilot、Codeium 软件开发领域的代表性工具背后的技术早期， Claude、Copilot、Codeium新兴的AI代码助手，模型的温度、切片的效果、检索方式、提示词的约束、AI 回复的约束、最终数据处理；整个环节，任何一个地方都可能造成最终效果不理想。

GPT-3 技术报告原文《Language Models are Few-Shot Learners》， 22 Jul 2020

系统提示的“消亡”？上下文工程正在重新定义人机交互规则随着AI进入Agent时代，构建语言模型的焦点正从“为提示找到正确的词语和短语”转向“什么样的上下文配置最有可能产生期望的模型行为？”这一转变标志着提示工程（Prompt Engineering）正在自然演进为上下文工程（Context Engineering）。本文我将从技术视角剖析上下文工程的核心逻辑，希望能帮助到各位。

LLM 笔记 —— 03 大语言模型安全性评定本文探讨了大型语言模型的四个关键问题：1）错误信息问题，可通过事实核查和有害词检测补救； 2）固有偏见问题，提出了使用红队模型检测偏见的方法； 3）AI生成内容识别难题，讨论了分类和水印技术； 4）模型安全风险，分析了越狱攻击和提示注入等攻击手段。

GPT-Realtime 弹幕TTS API 低延迟集成教程在直播间中，弹幕语音的延迟问题一直困扰开发者和运营人员。本文将详细介绍如何使用 GPT-Realtime 弹幕TTS API 实现秒级低延迟播报，提供可操作步骤和实用技巧，帮助你快速完成集成。

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2020 GPT3 原文 Language Models are Few-Shot Learners 精选注解本文为个人阅读GPT3，部分内容注解，由于GPT3原文篇幅较长，且GPT3无有效开源信息这里就不再一一粘贴，仅对原文部分内容做注解，仅供参考详情参考原文链接原文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.14165

智能体协同作战：实现工具调用成功率提升47%的架构奥秘前言：“ISC.AI 2025互联网安全大会开幕式及未来峰会”于8月6日在北京举行。360集团创始人、ISC大会主席周鸿祎在演讲中表示，行业里还有很多的争论，到底是做单智能体还是多智能体。多智能体这个时代已经来了，因为单智能体的能力确实非常有限。今天我们就深入探讨多智能体系统的核心原理与工程实践。

金融大模型与AI在金融业务中的应用调研报告（2025年）本报告基于2025年最新行业实践与技术进展，系统梳理了金融大模型的技术演进路径与核心应用场景，结合华为、腾讯、中信建投等头部机构的典型案例，深入分析AI在金融业务中的落地成效与挑战，并提出未来趋势预测。

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[AI风堇]基于ChatGPT3.5+科大讯飞录音转文字API+GPT-SOVITS的模拟情感实时语音对话项目[AI风堇]最近利用工作日的晚间和周末时间，我完成了一个有趣的Python编程小项目。这个项目的灵感来源于上个月在B站看到的"科技怪咖"UP主分享的一个视频，视频中展示了一个名为"DataMagic"的自动化数据处理工具，能够智能分析Excel表格数据并生成可视化报告。