生成式人工智能为 SEO 专业人士创造了全新的机会，包括简化流程、获得有价值的见解、预测未来趋势并为搜索引擎制作更相关的内容。​

为了应对这些挑战，来自清华和微软的研究人员提出了一种全新的数据精炼流程——LLMLingua-2，目的是从大型语言模型（LLM）中提取知识，实现在不丢失关键信息的前提下对提示词进行压缩，效果十分明显，可以帮原有长度降低到20%。

苹果团队最新出炉的论文《利用大型语言模型进行设备指向性语音检测的多模态方法》，集中于这一问题的研究：不使用“Hey Siri”这样的特定短语触发智能语音助手，可行吗？

老码农认为，这些大模型应用的架构模式不仅仅是一种范式，很可能成为未来智能系统赖以成长的框架。随着我们们继续探索和创新，还会涌现出很多新的架构模式，而且这里的10个架构模式以及新涌现的架构模式可能成为人工智能服务的表现形态。

本文将探讨如何让Phi-2、Mistral和LLaVA等小微模型借助于Ollama得以在树莓派上以本地方式运行。

生成式人工智能为组织如何获取和使用数据带来了新的风险、挑战和机遇。数据治理团队可以通过以下四种方式应对这一挑战。