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                  人工智能在低代碼和無代碼開發中的積極作用(圖)

                    將人工智能技術集成到低代碼和無代碼開發中,可以利用自動代碼生成和智能助手等功能加速應用程序的創建! 〈笮驼Z言模型(LLM)的出現導致人們爭相將人工智能(AI)技術集成到每個有意義的產品中,甚至包括許多毫無意義的產品。但有一個領域,人工智能已...

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                  如何使用AI幫助開發者處理正則表達式(圖)

                    不知你是否聽說過由人工智能(AI)來生成正則表達式(Regex)。這是一個有趣的領域,鑒于人工智能在文本分析方面優異的表現,它們足以開始“整理”各種現有表達式工具了! ∽鳛殚_發人員,我們可能更希望將人工智能作為開發系統的一部分,從日常自己...

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                  探究大語言模型(LLM)漏洞和安全優秀實踐(圖)

                    你可能已聽說過LLM強勢亮相,至少ChatGPT就是代表! 〈笳Z言模型(LLM)指語言處理模型。這類模型經過訓練,可以執行各種各樣的語言任務:翻譯、文本生成和問題回答等! ∮袔讉LLM家族和架構,最著名的是GPT(生成式預訓練Transformer)。每種 LLM都有...

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                  LLM
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                  Pytorch的編譯新特性TorchDynamo的工作原理和使用示例(圖)

                    在深度學習中,優化模型性能至關重要,特別是對于需要快速執行和實時推斷的應用。而PyTorch在平衡動態圖執行與高性能方面常常面臨挑戰。傳統的PyTorch優化技術在處理動態計算圖時效果有限,導致訓練時間延長和模型性能不佳。TorchDynamo是一種為PyTorc...

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                  大模型Prompt提示優化GLM中的結構化prompt

                    本文將介紹模塊化Prompt,目前在實際應用中對效果提升比較大,本文首先介紹什么是模塊化Prompt,然后給出GLM各種應用場景下的推薦prompt,也適用于其它大模型哦! ∈裁词悄K化Prompt  結構化的思想很普遍,結構化內容也很普遍,我們日常寫作的文...

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                  大模型“玩”Excel更6了,微軟搞的(圖)

                    大模型理解、推理Excel,現在變得更加精準了! ∵@就是來自微軟的一項最新研究——SPREADSHEETLLM,主打的就是讓大模型有條不紊地處理各種電子表格任務! ±缭谙旅孢@張圖中,如果用傳統的大模型方法,會直接忽略掉“R5:R14”這列數據! ∪欢...

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                  大模型應用框架:LangChain與LlamaIndex的對比選擇(圖)

                    開發基于大型模型的應用時,選擇合適的應用框架不僅能顯著提高開發效率,還能增強應用的質量屬性。這類似于在Windows上開發傳統軟件服務時從MFC過渡到.NET Framework,或在Linux服務器端使用Java語言時采用Spring及Spring Boot框架,以及在Web前端開發...

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                  LLM代理應用實戰:構建Plotly數據可視化代理(圖)

                    如果你嘗試過像ChatGPT這樣的LLM,就會知道它們幾乎可以為任何語言或包生成代碼。但是僅僅依靠LLM是有局限的。對于數據可視化的問題我們需要提供一下的內容! ∶枋鰯祿耗P捅旧聿⒉恢罃祿募毠,比如列名和行細節。手動提供這些信息可能很麻...

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                  LLM
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                  人工智能代理工作流如何推動比下一代基礎模型更大的進步

                    Zero-Shot提示的局限性  在日前舉辦的Snowflake數據云峰會上,LandingAI公司創始人兼首席執行官Andrew Ng博士進行精彩的演講。他分享了他對人工智能代理工作流程的潛力的見解,以徹底改變人工智能領域。Andrew Ng博士認為,這些迭代的、多步驟的方法...

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                  生成式 AI 如何顛覆搜索?(圖)

                    AI搜索正在向更深處走去! I搜索的領頭羊——Perplexity 最近對其 Pro Search 人工智能工具進行了升級。主要改進是啟動了多步驟推理, 這使得AI搜索可以解決更復雜的問題。Perplexity能理解問題何時需要規劃,逐步實現目標,并更高效地合成綜合答案...

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                  再來談談大模型的分離式推理架構(圖)

                    1. 推理系統和訓練系統的區別  最簡單的一句話是: 推理系統沒有所謂的DP并行. 背后隱藏的一個含義是兩個系統的Workload是完全不一樣的.  1.1 訓練系統  到達速率和服務速率為確定性分布! ≡谟柧毾到y中數據以Batch的方式到達, 然后計算時間也...

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                  深度解讀大模型最火的智能體(Agent)(圖)

                    有同學覺得 copilot 和 Agent 沒啥區別,核心原因是認為,Copilot是傳統軟件使用AI 增強,這時被包裹成為copilot,另種形式 Agent 是AI系統(目前常見各種對話)包裹傳統系統API,這時稱為Agent。這兩者沒有明顯區別,同樣的實現邏輯! ∑鋵嵾@個是有...

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                  開發者使用AI的五種創意方式

                    我們與開發人員進行了交流,了解他們對 AI 的創造性使用方式,包括 PR 審查、創建學習路徑和生成數據模型! ∽g自5 Creative Ways Developers Are Using AI,作者 Jeff James! ‰S著 AI 在科技領域的廣泛應用,以及隨之而來的人工智能驅動的編碼平...

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                  AI
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                  機器學習AI大模型的開源與閉源:哪個更好?

                    前言  在過去的幾年里,人工智能(AI)和機器學習(ML)技術的發展突飛猛進,成為科技領域最具革命性的進步之一。隨著這一技術的普及,關于AI模型的開源與閉源的爭論也逐漸升溫。本文將深入探討AI模型的開源與閉源,分析其優缺點,并討論哪個更適合當...

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                  如何使用HippoRAG增強LLM的記憶

                    大型語言模型(LLM)已經證明是一種非常寶貴的思考工具。經過大量文本、代碼和其他媒體數據集的訓練,它們能夠創作出接近人類水平的文章、翻譯語言、生成圖像,還能以信息豐富的方式回答人們提出的問題,甚至可以編寫不同類型的創意內容。但是,盡管它...

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                  你要的 AI Agent 工具都在這里(圖)

                    只有讓LLM(大模型)學會使用工具,才能做出一系列實用的AI Agent,才能發揮出LLM真正的實力。本篇,我們讓AI Agent使用更多的工具,比如:外部搜索、分析CSV、文生圖、執行代碼等! ∫、使用工具的必要性  LLM(大模型)如果沒有使用工具的能力,...

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                  字節大模型團隊模型入選蘋果最新CoreML模型(圖)

                    近日,蘋果公司在HuggingFace上發布了20個新的Core ML模型和4個數據集,字節大模型團隊的單目深度估計模型 Depth Anything V2入選其中! oreML是蘋果公司的機器學習框架,將機器學習模型集成到iOS,MacOS等設備上高效運行,可在無需互聯網連接的情...

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                  生成式AI多代理系統:技術團隊的秘密武器

                    如今,許多開發人員和產品團隊使用生成式人工智能(GenAI)代理來幫助構建軟件或應用程序——真正的創新出現在多代理系統上。就像管弦樂隊可以演奏出豐富復雜的交響樂,獨奏音樂家只能在一個維度發出聲音,多代理系統不僅限于以任務為導向的角色,真正...

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                  AI
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                  楊冪論文查重率僅0.9%,“疑似AI生成”?(圖)

                    “楊冪論文查重率”的詞條快速登上微博熱搜,閱讀量已經達到1.3億。截圖來自:微博  這次事件起始于楊冪刊登在《中國廣播電視學刊》的一篇文章。當明星開始與學術、論文等關鍵詞掛鉤,隨之而來的質疑都是可以想象的! ‰S著輿論擴大,質疑持續發酵...

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                  GPT時代學算法:詞向量(圖)

                    這一篇文章我們來聊詞向量! ∑鋵嶊P于詞向量我們在之前的文章當中也曾經討論過,不過當時我們是使用的樸素的onehot的方法來操作的! ∥覀儺敃r曾經說了,這是一種已經過時的方法,現在已經沒有人還在用了。因為我們已經有了更好的方法,這種方法就...

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                  算法
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                  GPT
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