将你的LLM应用程序原型转变为生产就绪解决方案的17种高级RAG技术
本文适用于那些在过去一个月里构建了他们第一个LLM应用并开始产品化它的人。我们将探讨17种技术，你应该尝试这些技术以减轻RAG过程中的一些陷阱，并逐步将你的应用程序开发成一个强大且持久的解决方案。
适合初级数据科学家的十大机器学习算法
经过十年的不断探索和应用，机器学习已经成为数据科学家工具包中的一个重要工具，并且已经广为人知。为了有效地利用机器学习的力量，理解其基本概念及其实际应用至关重要。在本文中，我们将探讨最适合数据科学入门者的十大机器学习算法，以及如何应用它们。让我们开始吧！
MMM：用于营销组合建模和广告支出回报率的贝叶斯框架
在本文中，我们的重点有两个方面。首先，我们开发了一个贝叶斯模型，以提高每个媒体渠道表现的透明度。其次，我们优化预算分配，以最大化我们的关注变量，这里是收入。除了详细介绍贝叶斯方法在MMM中的应用外，我们还提供了使用公共数据集的实现和应用演练。我们测试了模型的准确性，并计算了每个渠道的广告支出回报率（ROAS）。最后，我们优化了一个假设的预算在三个渠道之间的分配，以最大化收入。
苹果全球开发者大会：Apple Intelligence亮相
苹果公司在全球开发者大会上发布了一系列重要公告，最大的亮点是推出了其人工智能软件Apple Intelligence，并与OpenAI的ChatGPT集成。该软件将免费提供，用户可以选择使用其功能，包括编写文本、从头创建图像和表情符号，以及在iPhone或Macbook上组织和优先处理功能和通知。
我是如何进入人工智能产品管理领域的
我目前是Uber所有应用AI产品的产品负责人。我的工作是研究如何在Uber现有状态之外应用AI，并与各团队合作，改进我们的运作方式。在这篇文章中，我将讨论一些构建和管理AI产品需要考虑的事项。
如何缩小Embedding尺寸并提高RAG检索速度
文本Enbedding是单词或整句的高维向量表示。通常，Enbedding向量的维度d是固定的。Enbedding维度通常是2的幂，范围从64到4096不等。使用嵌套式（Matryoshka）Enbedding，你可以根据应用需求更改Enbedding的维度。这可以减少存储空间、节省成本并提高检索速度。
撸起袖子干吧：9个值得探索的数据和机器学习项目教程
为了帮助你扩展工具库，激励你学习新课题和尝试新工作流程，我们汇集了一些我们最近最有趣的教程。这些教程深入探讨了项目执行的细节，很多教程还附带了大量代码片段供你在自己端进行实验。让我们开始吧！
人工智能正在触及无法逾越的天花板
整个AI行业充斥着这样的预测和承诺，而且感觉AI的发展正以一种我们人类无法阻止的指数级轨迹前进。然而，事实远非如此。你看，AI开始触及到递减回报的发展上限，使得这些夸大的承诺彻底空洞。让我来解释一下。
