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共 7529 條

微調(diào)大語(yǔ)言模型的七個(gè)步驟

從理論到實(shí)踐，本文介紹了如何借助這七個(gè)簡(jiǎn)單的步驟來(lái)改善您的NLP項(xiàng)目。

2024-05-07 08:00:00

自然語(yǔ)言處理機(jī)器學(xué)習(xí)

開(kāi)發(fā)者福音！GitHub 推出AI原生開(kāi)發(fā)環(huán)境Copilot Workspace，4大核心功能，預(yù)覽版已發(fā)布！

目前，對(duì) Workspace 的訪問(wèn)是基于排隊(duì)列表順序的，不過(guò) GitHub 可能會(huì)考慮將其開(kāi)放給初創(chuàng)公司和中小型企業(yè)，以便快速收集反饋。

2024-05-06 13:47:51

GitHub AI 原生開(kāi)發(fā)

低成本LLM應(yīng)用開(kāi)發(fā)利器——開(kāi)源FrugalGPT框架

隨著世界創(chuàng)造出更多的LLM，我們也越來(lái)越多地構(gòu)建使用它們的系統(tǒng)，我們希望找到更加節(jié)約成本的方法來(lái)運(yùn)行它們。本文討論的FrugalGPT論文為未來(lái)的開(kāi)發(fā)人員創(chuàng)建了一個(gè)強(qiáng)大的框架，讓我非常想知道這個(gè)框架能走多遠(yuǎn)。

2024-05-06 08:44:25

FrugalGPT 大型語(yǔ)言模型 LLM

在單體應(yīng)用程序框架中，將GraphQL應(yīng)用到 GenAI中會(huì)帶來(lái)什么？

在一個(gè)單體應(yīng)用程序中，所有組件都整合在一個(gè)軟件單元中，GraphQL提供了一種獨(dú)特的方法來(lái)管理和操作數(shù)據(jù)。

2024-05-06 08:00:00

GenAI GraphQL 人工智能

理解GraphRAG（一）：RAG的挑戰(zhàn)

檢索增強(qiáng)生成（RAG）是一種通過(guò)外部知識(shí)源增強(qiáng)現(xiàn)有大型語(yǔ)言模型（LLM）的方法，以提供和上下文更相關(guān)的答案。

2024-04-30 16:17:34

谷歌之外，值得考慮的八大AI搜索引擎

雖然谷歌長(zhǎng)期以來(lái)一直是搜索引擎領(lǐng)域的霸主，但人工智能（AI）的出現(xiàn)為提供獨(dú)特功能和優(yōu)點(diǎn)的替代搜索引擎鋪平了道路。我們?cè)谶@篇博文中將介紹8個(gè)值得考慮的可替代谷歌的AI搜索引擎，每個(gè)引擎都提供了各自獨(dú)特的搜索智能。

2024-04-30 08:50:17

人工智能 AI搜索引擎 AI

如何利用AI實(shí)現(xiàn)文檔處理自動(dòng)化

本文將和你探討企業(yè)如何受益于利用人工智能來(lái)獲得自動(dòng)化文檔處理，其中會(huì)涉及到的最新技術(shù)工具，以及如何將此類(lèi)應(yīng)用集成到現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程中。

2024-04-30 08:00:00

人工智能自動(dòng)化文件處理

為什么預(yù)估軟件項(xiàng)目總是很難成功

本篇文章，我將會(huì)表達(dá)一些略主觀的意見(jiàn)：對(duì)于任何具有重要意義的軟件項(xiàng)目，準(zhǔn)確預(yù)估是不可能的。

2024-04-29 11:50:01

打破壁壘：生成式人工智能如何重塑數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景

就像軟件測(cè)試開(kāi)發(fā)工程（SDET）等其他業(yè)務(wù)一樣，生成式人工智能也顛覆了數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。從數(shù)據(jù)處理和清理到數(shù)據(jù)可視化，生成式人工智能為從大規(guī)模和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中獲得見(jiàn)解創(chuàng)造了新的途徑。

2024-04-29 08:46:33

人工智能深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析

利用TimeGPT的深度學(xué)習(xí)能力實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)分析的革新

TimeGPT是一種預(yù)訓(xùn)練的生成模型，專(zhuān)門(mén)用于預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。它的主要功能是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)時(shí)間序列的未來(lái)值。這種能力使得TimeGPT成為一個(gè)在預(yù)測(cè)分析領(lǐng)域中不可或缺的工具。

2024-04-28 09:02:49

人工智能 TimeGPT 深度學(xué)習(xí)

在云平臺(tái)上部署LLM的三個(gè)“秘密”

在云中部署大型語(yǔ)言模型（LLM）不僅是可能的，而且成本更低，風(fēng)險(xiǎn)更小。

2024-04-28 08:00:00

大型語(yǔ)言模型人工智能云平臺(tái)

ChatGPT可以開(kāi)車(chē)嗎？分享大型語(yǔ)言模型在自動(dòng)駕駛方面的應(yīng)用案例

自動(dòng)駕駛邊緣案例需要復(fù)雜的、類(lèi)似人類(lèi)的推理，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)的算法和人工智能模型。而大型語(yǔ)言模型正在致力實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

2024-04-26 08:53:46

自動(dòng)駕駛人工智能大型語(yǔ)言模型

基于開(kāi)源二兄弟MediaPipe＋Rerun實(shí)現(xiàn)人體姿勢(shì)跟蹤可視化

本文將通過(guò)實(shí)際操作并結(jié)合編程方式介紹如何通過(guò)開(kāi)源工具Rerun輕松實(shí)現(xiàn)基于開(kāi)源框架MediaPipe的人體姿態(tài)跟蹤的可視化呈現(xiàn)。

2024-04-26 08:00:00

開(kāi)源人體姿勢(shì)跟蹤

Llama 3沒(méi)能逼出GPT-5！OpenAI怒“卷”To B戰(zhàn)場(chǎng)，新企業(yè)級(jí) AI 功能重磅推出！

Llama 3在開(kāi)源的狀態(tài)下做到了 GPT-3.7 的水平，必然會(huì)顯得用戶(hù)（尤其是企業(yè)用戶(hù)，他們更具備獨(dú)立部署Llama 3的能力）花錢(qián)買(mǎi)來(lái)的 GPT-4 沒(méi)那么香了。網(wǎng)友于是紛紛拱火，“鼓勵(lì)”O(jiān)penAI 交出 GPT-5，才能繼續(xù)穩(wěn)坐大模型王位。

2024-04-25 13:57:20

Llama 3 OpenAI AI

谷歌Gemini vs ChatGPT：Gemini比ChatGPT更勝一籌嗎？

OpenAI和谷歌都在快速迭代。本文介紹了OpenAI的ChatGPT和谷歌的Gemini的關(guān)鍵功能和定價(jià)細(xì)節(jié)，因此您將獲得確定Gemini是否比ChatGPT更適合貴公司業(yè)務(wù)需求所需的信息。

2024-04-25 08:57:04

OpenAI ChatGPT Gemini

如何改進(jìn)DevOps工作流？

沒(méi)有比DevOps架構(gòu)更好的架構(gòu)了。將DevOps架構(gòu)圖整合到軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目中將會(huì)加速和改進(jìn)工作流。

2024-04-25 08:00:00

DevOps 架構(gòu)軟件開(kāi)發(fā)

云端部署大模型的三個(gè)秘密

大型語(yǔ)言模型（LLMs）大多數(shù)都是有狀態(tài)的，這意味著它們會(huì)在一次交互到下一次交互之間保留信息。這個(gè)舊方法提供了新的好處：即在持續(xù)學(xué)習(xí)場(chǎng)景中提高效率的能力。

2024-04-24 12:50:46

云端 LLMs 語(yǔ)言模型

融匯14個(gè)AI工具構(gòu)建完美應(yīng)用

人工智能（AI）應(yīng)用在近年來(lái)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。從語(yǔ)音助手到軟件開(kāi)發(fā)，人工智能已在我們的生活中無(wú)處不在，并得到了廣泛應(yīng)用。下面，我將為您介紹14個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，您可以用它們來(lái)制作自己的人工智能應(yīng)用程序，并使其更上一層樓。

2024-04-24 09:21:20

人工智能 AI工具開(kāi)源

防止AI系統(tǒng)受到提示注入攻擊的五個(gè)方法

提示注入攻擊是一種網(wǎng)絡(luò)安全威脅，專(zhuān)門(mén)針對(duì)基于人工智能（AI）的系統(tǒng)，包括聊天機(jī)器人、虛擬助理及其他基于AI的界面。當(dāng)攻擊者以某種方式操縱AI模型的輸入，導(dǎo)致模型執(zhí)行意外操作或泄露敏感信息時(shí)，就會(huì)發(fā)生這類(lèi)攻擊。這種操縱可以誘騙AI將惡意輸入解釋為合法的命令或查詢(xún)。

2024-04-24 08:00:00

人工智能網(wǎng)絡(luò)安全大語(yǔ)言模型

Gartner預(yù)計(jì)：到2028年，將有75%的企業(yè)程序員使用AI輔助工具。同時(shí)，開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)需警惕上級(jí)的過(guò)高期望

簡(jiǎn)言之，距離AI真正推動(dòng)軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)力實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍，我們還有一定的路程要走，需要耐心等待并積極投入研發(fā)與實(shí)踐。

2024-04-23 13:43:32

AI 輔助工具開(kāi)發(fā)

融匯11款A(yù)I工具構(gòu)建完美應(yīng)用

本文將為您介紹25個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，分為上下兩篇以便您融匯它們來(lái)制作自己的AI應(yīng)用。人工智能（AI）應(yīng)用在近年來(lái)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。從語(yǔ)音助手到軟件開(kāi)發(fā)，人工智能已在我們的生活中無(wú)處不在，并得到了廣泛應(yīng)用。

2024-04-23 09:15:09

人工智能 AI 開(kāi)源

使用 PHP 處理十億行數(shù)據(jù)，如何極致提升處理速度？

如果在閱讀這篇文章之前，你還不了解“十億行挑戰(zhàn)”（ The One Billion Row Challenge，1brc ），我推薦你訪問(wèn) Gunnar Morling 的 1brc GitHub 代碼倉(cāng)庫(kù)了解更多詳情。

2024-04-23 08:00:00

PHP PHP 分析器

小即是大？HuggingFace CEO預(yù)測(cè)小模型元年將至，將成為AI的下一個(gè)“大事件”

隨著性能差距的持續(xù)縮小，越來(lái)越多的模型展示出競(jìng)爭(zhēng)性的結(jié)果，這引發(fā)了一個(gè)問(wèn)題，即LLMs是否真的開(kāi)始趨于平穩(wěn)。如果這一趨勢(shì)持續(xù)下去，它可能對(duì)未來(lái)語(yǔ)言模型的開(kāi)發(fā)和部署產(chǎn)生重大影響，可能將重點(diǎn)從簡(jiǎn)單地增加模型大小轉(zhuǎn)移到探索更高效和專(zhuān)業(yè)化的架構(gòu)。

2024-04-22 09:06:17

AI LLMs 架構(gòu)

集體智慧：LLM預(yù)測(cè)能力與人群可相互媲美

我們?cè)谶@篇博文中將深入研究一篇突破性的研究論文探究大語(yǔ)言模型（LLM）的預(yù)測(cè)能力，并將它們與人群預(yù)測(cè)這個(gè)參照標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較。這項(xiàng)研究由倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院、麻省理工學(xué)院和賓夕法尼亞大學(xué)的研究人員共同進(jìn)行，研究結(jié)果刷新了我們對(duì)AI能力的理解，并揭示了LLM在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中與人類(lèi)專(zhuān)業(yè)知識(shí)相媲美的潛力。

2024-04-22 08:49:13

大語(yǔ)言模型 LLM AI

探討視覺(jué)追蹤技術(shù)在VR安全中的風(fēng)險(xiǎn)

技術(shù)是把雙刃劍，視覺(jué)跟蹤技術(shù)也不例外。本文探討了這種新技術(shù)對(duì)VR安全造成的風(fēng)險(xiǎn)。

2024-04-22 08:00:00

VR 視覺(jué)追蹤

以自組織映射算法促進(jìn)高效的LLM檢索增強(qiáng)生成

本文將探討使用自組織映射（SOM）算法來(lái)提升RAG的LLM上下文的檢索性能，并給出具體的示例展示。當(dāng)今社會(huì)，人們使用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練包含數(shù)百萬(wàn)和數(shù)十億模型參數(shù)的大型語(yǔ)言模型（LLM），目標(biāo)是生成文本，如文本完成、文本摘要、語(yǔ)言翻譯和回答問(wèn)題。

2024-04-19 09:00:01

映射算法大型語(yǔ)言模型 LLM

Mixtral：數(shù)據(jù)流中的生成式稀疏專(zhuān)家混合模型

本文探索如何通過(guò)Mistral AI公司的開(kāi)放模型使用新型 GenAI LLM 與數(shù)據(jù)流管道構(gòu)建實(shí)時(shí) LLM 管道。該模型可以由輕量級(jí)無(wú)服務(wù)器REST API或Transformer庫(kù)運(yùn)行。

2024-04-18 09:02:11

數(shù)據(jù)流 Mixtral 混合模型

谷歌調(diào)優(yōu)MusicLM的秘密：用戶(hù)偏好數(shù)據(jù)

本文將探索谷歌公司如何通過(guò)網(wǎng)絡(luò)途徑來(lái)收集用戶(hù)偏好數(shù)據(jù)從而調(diào)優(yōu)其MusicLM音樂(lè)模型。MusicLM是谷歌公司開(kāi)發(fā)的文本到音樂(lè)人工智能中的旗艦產(chǎn)品，最初發(fā)布于2023年初。

2024-04-17 08:50:36

MusicLM 音樂(lè)模型人工智能

利用機(jī)器非學(xué)習(xí)進(jìn)行后門(mén)攻擊

信息安全是一個(gè)古老的計(jì)算機(jī)領(lǐng)域。許多 80 后還記得自己小時(shí)候經(jīng)常聽(tīng)到的瑞星殺毒和江民殺毒軟件。這些 90 年代火遍大江南北的信息安全工具，至今仍然影響著使用互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的千家萬(wàn)戶(hù)。

2024-04-17 08:00:00

人工智能機(jī)器非學(xué)習(xí)

如何測(cè)試大型語(yǔ)言模型

投資生成式人工智能的公司發(fā)現(xiàn)，測(cè)試和質(zhì)量保證是兩個(gè)最需要改進(jìn)的關(guān)鍵領(lǐng)域。以下是針對(duì)嵌入生成式AI應(yīng)用中的LLMs（大型語(yǔ)言模型）的四種測(cè)試策略。

2024-04-16 16:14:01

人工智能 LLM RAG

2024年在Web應(yīng)用程序中實(shí)現(xiàn)前沿技術(shù)的JavaScript庫(kù)

在當(dāng)今的信息技術(shù)領(lǐng)域，ChatGPT這款人工智能工具已經(jīng)廣為人知，它是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在實(shí)踐中的一個(gè)典型應(yīng)用。盡管人工智能技術(shù)具有創(chuàng)新性，并伴隨一定的潛在風(fēng)險(xiǎn)，但開(kāi)發(fā)人員已經(jīng)開(kāi)始在日常工作中廣泛使用這類(lèi)AI工具。

2024-04-16 09:11:27

人工智能 ChatGPT AI工具

值得推薦的七大模型部署和服務(wù)工具

不妨了解可以簡(jiǎn)化在生產(chǎn)環(huán)境中部署大型機(jī)器學(xué)習(xí)模型并產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值的主流工具和框架。

2024-04-16 08:00:00

大型機(jī)器學(xué)習(xí)MLOps

一文帶你全面了解開(kāi)源時(shí)間序列預(yù)測(cè)利器——TimeGPT

Nixtla公司開(kāi)發(fā)的開(kāi)源產(chǎn)品TimeGPT是一個(gè)專(zhuān)門(mén)為預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的生成式預(yù)訓(xùn)練模型。這是一種強(qiáng)大的模型資產(chǎn)，可以讓你更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)的結(jié)果，讓你擁有先見(jiàn)之明，能夠幫助你利用即將到來(lái)的機(jī)會(huì)避開(kāi)可能的陷阱。

2024-04-15 09:09:54

TimeGPT 人工智能算法

將AI集成到DevOps，以增強(qiáng)工作流自動(dòng)化

本文將從方法和工具層面，和你探討如何將AI融入更廣泛的DevOps框架，以提升團(tuán)隊(duì)在交付軟件過(guò)程中的效率、敏捷性和應(yīng)變能力。

2024-04-15 08:00:00

人工智能 DevOps

擴(kuò)散模型如何幫助創(chuàng)建更好的強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)

擴(kuò)散模型具有令人印象深刻的生成高質(zhì)量圖像的能力，并且能夠幫助創(chuàng)建更好的強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

2024-04-12 08:59:02

強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)人工智能擴(kuò)散模型

2024年增強(qiáng)瀏覽器安全性的技術(shù)及發(fā)展趨勢(shì)

本文探討了2024年增強(qiáng)瀏覽器安全性的技術(shù)及相關(guān)趨勢(shì)。

2024-04-12 08:00:00

安全瀏覽器安全 Web瀏覽器

編程的“Devin AI 時(shí)代”，軟件開(kāi)發(fā)者的喜與憂(yōu)

盡管一些想引起注意力的專(zhuān)家已經(jīng)提出過(guò)類(lèi)似的觀點(diǎn)，但歷史上沒(méi)有先例支持這樣的結(jié)論。技術(shù)進(jìn)步——從高級(jí)語(yǔ)言到面向?qū)ο笤俚娇蚣堋呀?jīng)穩(wěn)步提高了開(kāi)發(fā)者的生產(chǎn)力，但需求只增不減。

2024-04-11 13:30:06

AI 開(kāi)發(fā)框架

數(shù)據(jù)如何影響產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程

數(shù)據(jù)因行業(yè)不同而不同，這也影響著不同行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程——在某個(gè)行業(yè)中有效的策略在另一個(gè)行業(yè)中卻行不通。而信息的多樣性和可用性如何影響不同領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程呢？

2024-04-11 10:09:49

數(shù)字化轉(zhuǎn)型

使用BERT的LLM提取摘要

提取摘要是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的一項(xiàng)重要技術(shù)，人們需要了解如何使用BERT摘要從文本語(yǔ)料庫(kù)中提取關(guān)鍵句子。本文深入探討了提取摘要的基本原理和應(yīng)用，并將研究大型語(yǔ)言模型的作用，特別是BERT(來(lái)自Transformers的雙向編碼器表示)以增強(qiáng)該過(guò)程。

2024-04-11 08:53:57

大型語(yǔ)言模型 BERT 人工智能

基于圖技術(shù)提升多模型協(xié)作性能

本文旨在展示如何借助開(kāi)源框架Intelli并運(yùn)用圖技術(shù)編排人工智能模型，解決優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)中多模型協(xié)作問(wèn)題。

2024-04-11 08:00:00

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

GPT-5：我們期待看到的4個(gè)新功能

盡管我們不知道GPT-5何時(shí)發(fā)布，但是我們依然可以期待一下GPT-5的新功能。

2024-04-10 11:47:41

人工智能 ChatGPT

從Postgres到ScyllaDB NoSQL，速度提升349倍

看看Coralogix如何將查詢(xún)處理時(shí)間從30秒縮短到86毫秒，以及如何借助WebAssembly和Rust進(jìn)行下一步優(yōu)化。

2024-04-10 08:00:00

盤(pán)點(diǎn)六大Devin替代方案：自動(dòng)化你的編程任務(wù)

Devika是由Lyminal和Stition.AI創(chuàng)始人Mufeed VH（Hamzakutty）研發(fā)的一款開(kāi)源AI軟件工程師。該系統(tǒng)能夠理解人類(lèi)指令，將其拆解成具體任務(wù)，并通過(guò)自主研究和編寫(xiě)代碼來(lái)達(dá)成預(yù)設(shè)目標(biāo)。

2024-04-09 20:55:39

Devin AI 編程

架構(gòu)見(jiàn)解：使用Instagram示例設(shè)計(jì)高效的多層緩存

本文將從架構(gòu)和開(kāi)發(fā)的角度探討多層緩存的概念，重點(diǎn)關(guān)注像Instagram這樣的實(shí)際應(yīng)用程序，并提供設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)高效多層緩存系統(tǒng)的見(jiàn)解。

2024-04-09 09:56:52

多層緩存架構(gòu)Instagram

深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的超級(jí)英雄——BatchNorm2d

本文旨在展示在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中使用BN2D的背后邏輯。文中使用類(lèi)玩具圖像數(shù)據(jù)的示例卷積模型僅用于展示在DL網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中結(jié)合BN2D實(shí)例情況下的預(yù)期結(jié)果的性能改進(jìn)。最后的結(jié)論是，跨空間和通道維度的BN2D歸一化帶來(lái)了訓(xùn)練穩(wěn)定性、更快的收斂性和增強(qiáng)的泛化能力，最終有助于深度學(xué)習(xí)模型的成功。

2024-04-09 09:52:09

BN2D 深度學(xué)習(xí)人工智能

倍殺！谷歌表示：Rust團(tuán)隊(duì)的開(kāi)發(fā)效率是C++團(tuán)隊(duì)的兩倍

早在2016年Dropbox和2018年Figma就已經(jīng)開(kāi)始嘗試用Rust重寫(xiě)代碼以確保內(nèi)存安全，但當(dāng)時(shí)業(yè)界對(duì)于Rust在生產(chǎn)力和語(yǔ)言可靠性方面的疑慮并未完全消除。

2024-04-08 18:55:54

Rust C++開(kāi)發(fā)

守護(hù)生成式人工智能之門(mén)，規(guī)避人工智能進(jìn)化中的安全挑戰(zhàn)

本文將幫助人們了解生成式人工智能進(jìn)化中的安全挑戰(zhàn)，并討論了減少潛在泄漏、操縱和濫用數(shù)據(jù)的可靠措施。

2024-04-08 07:52:24

數(shù)據(jù)安全 GenAI 人工智能

谷歌發(fā)布超強(qiáng)AI視頻編輯工具！施展魔法的VLOGGER，音頻加圖片就搞定唇形和手勢(shì)，還把表情編輯玩出花了！

毫無(wú)疑問(wèn)VLOGGER的視頻留下了令人印象深刻的亮點(diǎn)。如講話(huà)時(shí)自然的身體姿勢(shì)，增加手部運(yùn)動(dòng)以在一定程度上提升了視頻的真實(shí)感。

2024-04-07 13:31:51

谷歌 VLOGGER 視頻

生成型人工智能優(yōu)化框架研究

本文旨在探討如何打造一種優(yōu)質(zhì)的生成型人工智能框架，以明確的業(yè)務(wù)目標(biāo)為指導(dǎo)并選擇正確的優(yōu)化策略，從而更好地滿(mǎn)足客戶(hù)需求。

2024-04-07 10:03:41

人工智能大型語(yǔ)言模型 AI

如何利用OpenAI、NATS和Streamlight徹底改變實(shí)時(shí)警報(bào)

本文介紹如何使用OpenAI、NATS和Streamlit構(gòu)建人工智能實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)的天氣警報(bào)聊天應(yīng)用程序，并了解現(xiàn)代實(shí)時(shí)警報(bào)系統(tǒng)的工作原理。

2024-04-07 09:49:18

OpenAI NATS Streamlit

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