Posted in

实战经验:在 GoDaddy 运营 LLM 中学到的 10 个教训 [译]_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:GoDaddy、LLM、运营教训、经验总结、客户体验 2. 总结:本文介绍了 GoDaddy 在运营 LLM 方面的经验教训,包括提示词的使用、结构化输出、模型通用性、安全措施、模型性能、内存管理、自适应模型选择、RAG 运用、数据调整和测试等方面,强调了仔细实施和持续微…

Posted in

视频生成界的大瓜:Runway 组织公司全员,把互联网扒了个干干净净_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:Runway、视频生成、数据收集、版权问题、模型训练 2. 总结: Runway 被曝全员收集互联网大量视频资源用于模型训练,包括 YouTube 及盗版网站,用 Gen-3 测试相关 prompt 效果显著,多家 AI 公司也被指用油管视频训练模型,引发版权争议。 3.…

Posted in

没想到,飞书项目居然支持 IPD 了_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:飞书项目、IPD、流程、产品解决方案、项目管理 2. 总结:飞书项目正式发布 IPD 产品解决方案,作者从用户视角探讨其能否做好,分析飞书项目以流程为核心的特点及与 IPD 的相似理念,介绍其 IPD 解决方案的重点部分,认为降低了企业落地 IPD 的门槛。 3. 主要内…

Posted in

哪些政策“操纵”着股市?电子科大用大模型模拟揭示股市涨跌背后的规律_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:金融市场、大模型、模拟、交易策略、政策影响 2. 总结:本文介绍了通过大模型模拟金融市场的ASFM框架,包括其构成、问题定义等,设置实验验证其有效性,探讨了不同政策和投资者行为的影响,指出该框架虽有前景但仍需完善。 3. – 金融市场模型 – 传统…

Posted in

OpenAI“最后一篇”超级对齐论文发布:大小模型相互博弈_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:OpenAI、超级对齐、验证器、鲁棒性、对抗样本 2. 总结:OpenAI 发布“最后一篇”超级对齐论文,指出验证器规模过小会致训练不稳定,过大难以提高多轮训练鲁棒性,千分之一到百分之一效果最佳。恶意解法错误随训练细微和局部化,验证器促使奸诈证明器生成更接近真实解法的对抗…