愛好 AI Engineer 週報 🚀 我的 Generative AI Engineer 知識庫和 Waves in AI 錄影 #11

我是 ihower，這一集整理我個人最近的發表和知識庫，以及推薦 Waves in AI 錄影。

這個月有做了一場短講和一個中文的小評測，迴響還不錯。分享給還沒看過的朋友:

* 淺談 Prompt 自動最佳化工具 (投影片內容)
* 各家 LLM Tokenizer 分詞器針對繁體中文的評測比較
* 俄羅斯套娃(Matryoshka)嵌入模型簡介

之前看過卡片盒筆記，這次學習 AI 的路上用 Obsidian 筆記系統時就盡量拆成卡片來整理，也陸陸續續累積了很多。
雖然覺得還很不足，蠻多沒有做摘要只有整理連結。不過要學的新東西太多了，吾生也有涯，而知也无涯。
加上創業圈常講的: 如果你對自己產品的第一個版本不感到尷尬，那你推出的太晚了。因此這裡就先分享給有興趣研究的朋友吧。

* Generative AI Engineer 知識庫
* Prompting 開發知識庫
* RAG 開發知識庫
* LangChain 的 RAG 發展
* Llamaindex 的 RAG 發展
* Agent 開發知識庫

👊Waves in AI

上週六 4/27 由 Li Lab 主辦的 Waves in AI 2024 的錄影出爐啦！[全部錄影] [研討會議程]
個人推薦這四場比較好理解:

1. 利用大型語言模型自動評分學生作業：案例研究 (李宏毅老師)

講使用 LLM 批改作業的經驗、學生如何 prompt injection 攻擊防禦

2. 從機器人到閨蜜：使聊天機器人的會話更具人性 (陳縕儂老師)

講 Chatbot 要先了解意圖再選擇動作，以及 SalesBot 有分閒聊階段和任務階段，可以更像人類銷售員

3. 多模態文本理解 (楊修維)

講如何結合文字、圖像、排版來辨識文件的技術發展

4. 打造中文化的大型語言模型 (陳宜昌)

講中文化的 LLM 是怎麼做出來的

—