#jupyter_notebook
Retrieval Augmented Generation (RAG) helps large language models (LLMs) answer questions using up-to-date or private information by connecting them to external data sources, unlike fine-tuning which retrains the model on specific data. RAG is useful when you need current, dynamic information without costly retraining, making it ideal for tasks like customer support or knowledge management. Fine-tuning is better for deep expertise in a specialized field but requires more data and effort. Using RAG lets you get accurate, relevant answers quickly by combining the model’s language skills with fresh, specific data, improving usefulness and reliability.
https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch
#wld
🧐 Ежедневная разблокировка WLD снижается.
В World Network напоминают – с 24 июля темпы разблокировки токена WLD сократятся на ~43% (с ~5,1m до ~2,9m токенов в день).
➠ Токены сообщества: -50% (с 3,2m до 1,6m WLD/день).
➠ Токены команды и инвесторов: -32% (с 1,9m до 1,3m WLD/день).
Разлок остается линейным (ежедневным), без «клиффов».
На текущий момент разблокировано ~4,9b WLD (49% от максимальной эмиссии), из них ~3,3b уже в обращении.
Crypto Headlines