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做了个探索实验，用 AI 推荐一本书。1. AI 生成书籍简介和金句卡片，微信公众号自动排版2. AI生成播客脚本，NotebookLM生成接近一小时的播客为了手机端阅读体验，微信Web端排版是乱的，还需要优化。
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做了个探索实验，用 AI 推荐一本书。
1. AI 生成书籍简介和金句卡片，微信公众号自动排版
2. AI生成播客脚本，NotebookLM生成接近一小时的播客
为了手机端阅读体验，微信Web端排版是乱的，还需要优化。

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2. AI 长期发展中的 Agents
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推荐大家多用谷歌的Deep research，获取专业知识，然后让 AI 生成Prompt。
开始标题Prompt的研究探索，一直不太满意现在用的标题生成。

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• 向阳乔木 • -- 点击
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鸡肋产品 Perplexity 正确用法：专治大模型“胡编乱造”
最近用AI生成书籍解读播客，担心幻觉误导大家。
用Perplexity核验，发现效果不错。
至少它是个AI搜索，能用搜索结果核验年份和事实性错误。

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好书推荐《Nexus》！
终于看完了这本《Nexus》，让我震撼不已，这是继李飞飞《AGENT AI》后，又一本大为震撼的 #AI 书籍，这本书千万千万别看国内翻译版本《智人之上》，那个少了200多页，删减了很多精华。

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两个阅读群，一人推荐一本书，提及最多的20本书如下。

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最近两周把《RAG-Driven Generative AI》看完了，顺便跟着附带的代码完整的实践了一遍，整体上非常推荐，尤其一定把代码都跑一遍。
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3. 基于索引的 RAG 构建：结合 LlamaIndex、Deep Lake 和

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• Thinking Garden • -- 点击
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昨天做客不明白播客，向听众推荐了两本书和一部电影，在这里也推荐给推友： 一、奥勒留《沉思录》（Marcus Aurelius, Meditation）

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• 徒步的骑手 • -- 点击
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周末两天读完及实践完了《基于大模型的RAG应用开发与优化》，我可以给到4颗星（推荐）：
1. 比较系统全面的介绍了RAG完整流程（文档加载、分块、索引、存储、检索前、检索、检索后、评估、优化）
2. 本书以LlamaIndex

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【从DeepSeek到AI行业的四个思考】
一、论文推荐：大模型领域的「教科书式」样本
今天重读DeepSeek系列论文，印象深刻的其实是24年2月的 DeepSeek-Math

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