这是一篇国外博客的翻译文章，文中重点介绍了产品经理如何使用 AI 工具 Perplexity 来解决日常工作中的实际问题。通过深入调查和数百次电话访谈，收集了产品经理使用Perplexity 的具体方法，并列举了一些非常实用的例子。 这些方法包括理解和制定增长策略、寻找基准、进行市场调研、学习最佳做法、评估常用工具以及理解技术术语等。通过实际使用提示和结果截图，大家可以举一反三，将 Perple

barnesandnoble网上书店有一个页面：https://www.barnesandnoble.com/b/books/step-into-reading-early-readers-kids-fiction/step-into-reading-book-series-a-step-3-book-childrens-fiction/_/N-29Z8q8Z2i94?Nrpp=40&page=1

困惑度的定义 困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(language model)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布，继而计算一个序列的概率。 一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列，即生成的序列不应该让人感到很困惑，困惑度的核心思想是：序列生成的概率越大，其困惑度越小，因此可以使用困惑度这个指标来评

困惑度（Perplexity）是一种用于评估语言模型性能的指标，特别是在自然语言处理领域中。它衡量的是模型对一组样本数据的预测能力，通常用于评估语言模型的预测准确度和泛化能力。 提出契机 困惑度的概念最早是由Jelinek和Mercer在1980年代提出的，主要用于评估语言模型的性能。他们认为，语言模型应该能够对给定的一组样本数据进行准确的预测，并且对于不同长度的句子能够进行一致的评估。 指

文章目录 一、前言二、初衷三、实现方式四、总结 一、前言 汇报一下这周末的工作，主要是开发了一门课程：通过搜索引擎让大模型获取实时数据，第一次开发一门课程，难免会有很多不熟悉和做的不好的地方。 已经训练好的大模型有气数据的局限性，比如 GPT-4，只有 2023年4月之前的数据。关于最新发生的一些事情，它无法回答。 目前已经有一些公司在做类似的事情：让大模型获取最新数据，从

以下指标主要针对两种：机器翻译和文本生成（文章生成），这里的文本生成并非是总结摘要那类文本生成，仅仅是针对生成句子/词的评价。 首先介绍BLEU，ROUGE, 以及BLEU的改进版本METEOR；后半部分介绍PPL（简单介绍，主要是关于交叉熵的幂，至于这里的为什么要求平均，是因为我们想要计算在一个n-gram的n中，平均每个单词出现需要尝试的次数。 机器翻译(Machine Translatio

Task 1. 信息检索IR（Information Retrieval） 信息检索（NLU）是指通过在大规模的文本库或数据库中搜索相关信息，将与用户查询匹配的文档或记录返回给用户。信息检索主要涉及到索引构建、查询处理和结果排序等技术，旨在帮助用户快速有效地获取所需的信息。 讲query和documents映射到同一个特征空间，进行相似度计算，避免传统IR中词汇和语义失配的问题。

(一) Perplexity 困惑度（Perplexity，缩写为PPL）是衡量语言模型好坏的一个常用指标。 语言模型（language model）是用来预测句子中的next word的概率分布（probability distribution），并计算一个句子的概率。一个好的语言模型，应该给well-written 的句子更高的生成概率，阅读这些句子不应该让人感到困惑。 困惑度的定义：

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！ 订阅：https://rengongzhineng.io/ Perplexity 的这些新模型能够通过互联网访问及时信息，提供实用且基于事实

👀日报&周刊合集 | 🎡生产力工具与行业应用大全 | 🧡 点赞关注评论拜托啦！ 🔥 科技感拉满，第19届杭州亚运会中的Al技术亮点 八年筹备，杭州第19届亚运会开幕式于9月23日晚隆重举行，为全球观众带来了一场前所未有的数字科技盛宴。以下盘点了7项亚运会用到的AI技术，详解介绍可点击放大上方图片，非常期待10月8日的闭幕式呀： 数字人