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如何解决“人工智能的原罪” (www.oreilly.com)

本文探讨了人工智能时代版权问题带来的挑战和机遇。作者认为，简单地禁止AI使用版权内容或收取高昂授权费并非长久之计，而是应该建立一个更加开放、合作的内容生态系统。作者提出了三种解决方案：尊重版权信号、区分免费和付费内容、为输出付费而非训练数据。作者还展望了一个类似万维网的AI世界，在这个世界里，不同的AI模型可以协同工作，共同促进内容创作和版权保护的良性循环。

我们从一年的LLM构建中学到了什么 (第一部分) (www.oreilly.com)

这篇博文总结了作者在构建大型语言模型（LLM）应用程序方面积累的经验教训。文章重点介绍了提示工程、检索增强生成、评估和监控等主题。作者主张采用结构化方法进行提示，利用检索增强生成来增强LLM的能力，并强调全面评估和监控的重要性。