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共 7597 條

DDPG算法輕松解決AI醫療機器人技術難題：連續動作控制

本文旨在探索DDPG算法如何解決連續動作控制難題，從而進一步提升生物工程領域AI驅動的醫療機器人的強大功能。

2025-01-02 08:23:51

DDPG算法醫療機器人 AI

如何解決SQL數據庫陷入“恢復中”模式的問題

數據庫管理員需要了解如何解決SQL數據庫陷入“恢復中”模式的問題。本文將介紹SQL數據庫恢復的各個階段、導致這個問題的原因以及將其恢復到一致狀態的方法。

2025-01-02 08:00:00

SQL 數據庫恢復階段

2024年及以后的18個測試自動化趨勢

探索2024年及以后的測試自動化趨勢，以及它們將如何塑造軟件質量和開發的未來。

2024-12-31 14:10:47

測試測試自動化開發

減少LLM幻覺的五大技巧和方法

我們在本教程中探索了通過降低幻覺率來提高 LLM 輸出可靠性的幾種策略。主要建議包括使用思維鏈和提示以指導 LLM 調用，并使用基于工作流程的方法，其中代理旨在驗證自己的回答。

2024-12-31 08:03:12

LLM 檢索增強生成 AI

2024年優秀Web開發工具發展趨勢總結

本文將從LLM領域開始，逐漸涉及人工智能（AI）以外的其他各個領域，帶你回顧2024年優秀Web開發工具的亮點與發展趨勢。

2024-12-30 10:14:13

Web開發人工智能 LLM

基于谷歌Gemini多模態模型實現PDF文檔自動化處理

本文將提出一種新的PDF文檔自動化處理方案，從而成功處理其中的表格、圖像、圖形或方程式等對象。

2024-12-30 08:33:54

大型模型 Gemini LLM

OpenAI的停機事件教會我們要構建更具彈性的系統

OpenAI發生的停機事件揭示了在分布式環境中構建彈性系統、改進測試和防止未來發生故障的經驗和教訓。

2024-12-27 16:03:38

OpenAI Kubernetes API

2024年七大零日漏洞利用趨勢

攻擊者的零日漏洞利用活動揭示了安全團隊應該注意的關鍵趨勢。

2024-12-27 08:00:00

零日漏洞安全 CISO

使用代理混合搜索讓你的RAG應用程序成為智能化“助手”

我們在這里將介紹一種更好的方法：代理混合搜索。通過使用結構化元數據并讓大語言模型（LLM）為每個查詢選擇最佳檢索操作，你就可以將RAG應用程序變成真正智能化的助手。

2024-12-27 07:57:50

大語言模型 LLM RAG

人工智能中的智能體內存：持久內存是如何重新定義大語言模型應用程序的

人工智能（AI）?從根本上改變了我們的生活、工作以及通信方式。GPT-4、BERT、Llama?等大語言模型（LLM）?在對話式人工智能方面取得了顯著進步，不但響應迅速，而且做到了擬人化。即便如此，這些系統仍然普遍存在一個致命缺陷，那就是無法在單個會話之外保留上下文信息。

2024-12-26 08:00:00

人工智能大語言模型持久內存

CFO應該理性擁抱Gen-AI

CFO打破人工智能傳統方法的首要原因是他們在企業中所扮演角色的擴展。在最近的一項研究中，85%的首席財務官表示，他們希望在制定業務戰略方面發揮更重要的作用。

2024-12-25 08:09:37

生成式人工智能 CFO Gen-AI

設置機器學習管道的初學者指南

本文將向你介紹什么是機器學習管道，以及如何根據開發者的需求，創建出ML管道。

2024-12-25 08:00:00

機器學習 ML管道人工智能

使用LLaMA 3.1、Firebase和Node.js，構建一個音控的智能廚房應用程序

我在本教程中將介紹從設置Firebase、配置LLaMA以操控語音命令到實時存儲和管理購物清單的整個過程。

2024-12-24 08:12:59

LLaMA 語言模型 Node.js

視頻推薦中的時長偏見：公平內容排名的完整指南

本文將探索解決時長偏見的理論基礎和實踐策略，以創建平衡、公平和有效的推薦系統。

2024-12-24 08:00:00

時長偏見視頻推薦多目標優化

剖析BadGPT-40背后的真相：一個從GPT模型中移除護欄的模型

在本文中，我們將剖析BadGPT-40背后的真相：該團隊做了什么，他們是如何做的，以及為什么它很重要。對于那些認為官方護欄能保證模型安全的人來說，這將是一個警世故事。

2024-12-23 12:52:29

BadGPT-40 GPT 模型

如何優化大型語言模型（LLM）的分塊策略

本文將更深入地探討LLM不同的分塊方法及其策略，以及它們在為現實世界的應用程序優化LLM中的作用。

2024-12-23 08:03:13

LLM 大型語言模型 RAG

如何使用 Gemini API 構建視頻字幕生成器

在本教程中，你將使用 Google 的 Gemini API 構建人工智能驅動的字幕生成器。我們將創建一個名為“AI-Subtitle-Generator”的項目，該項目的前端使用 React，后端使用 Express。準備好了嗎？讓我們馬上出發吧！

2024-12-23 08:00:00

人工智能 Gemini API API 密鑰

推進可解釋性自然語言生成（NLG）：技術、挑戰和應用

本文探討了增強NLG系統透明度的實用技術和工具，提供了詳細的代碼片段和逐步的解釋，以指導開發人員理解和改進模型行為。要點包括注意力可視化、可控生成、特征歸因以及將可解釋性集成到工作流中。

2024-12-20 08:07:45

NLG 自然語言生成人工智能

Meta AI的COCONUT：無需語言即可思考的AI方法

當研究人員首次發現大型語言模型（LLMS）可以通過思維鏈提示一步一步地“思考”時，這是一個突破性的時刻！我們終于可以窺視這些黑盒子的推理過程了。

2024-12-20 08:00:00

人工智能大型語言模型 COCONUT

LangChain Runnable架構實戰解析

本文將帶你深入了解LangChain框架背后的基礎架構并提供基本實戰代碼，以及開發復雜的基于AI代理系統時直接可用的通用代碼。

2024-12-19 08:00:00

人工智能 LLM LangChain

大規模情感分析：將NLP應用于多語言和特定領域的文本

在本文中，我們將探討大規模情感分析對于分析多語言和特定領域大量文本數據的重要性，以及它如何使企業和研究人員能夠跨越全球市場和行業特定背景，揭示對客戶情感、市場趨勢和用戶體驗的實時洞察。

2024-12-19 07:58:53

深度學習 NLP 自然語言處理

生成式人工智能如何改變軟件開發

采用人工智能編碼助手可以將軟件開發團隊的效率提高40%，其中包括代碼審查至調試的過程，同時可以有效應對現實世界的挑戰并遵循最佳實踐。

2024-12-18 08:11:52

人工智能軟件開發內存泄漏

新手為開源項目貢獻力量的路徑總結

最近，我參加了一場開源峰會，并被一個意外的發現所震撼。在一場關于社區貢獻的小組討論中，主持人向在場觀眾提出了一個問題：“在場的各位中，有多少人曾經為開源項目做出過貢獻？” 只有少數人舉起手。令人驚訝的是，盡管現場充滿了對開源的熱情，但許多參會者似乎對于如何邁出貢獻開源項目的第一步仍感到迷茫和不確定。

2024-12-18 08:00:00

開源峰會開源開發

本地構建Llama 3.2-Vision多模態LLM聊天應用實戰

在本文中，我們將學習如何使用開源Llama3.2-Vision模型與我們提供的圖像聊天，其間你會驚嘆于該模型的OCR、圖像理解和推理能力。示例工程的所有代碼都將方便地提供在一個Colab筆記本文件中。

2024-12-17 08:05:34

大型語言模型 MetaAI LLM

2025年幫助Web開發人員脫穎而出的五個技術趨勢

這五個Web技術發展趨勢（不包括AI）將幫助你在新的一年里從開發人員當中脫穎而出。

2024-12-17 08:00:00

Web開發人工智能 Vanilla JS

基于CNN＋PyTorch實現視覺檢測分類

在本文中，我們開發了一個卷積神經網絡（CNN），用于汽車電子行業的視覺檢測分類任務。在此過程中，我們深入研究了卷積層的概念和相關數學知識，并研究了CNN實際看到的內容以及圖像的哪些部分導致它們做出決策。

2024-12-16 08:06:42

神經網絡 CNN PyTorch

Snowflake?vs. Databricks：如何選擇合適的數據平臺

Snowflake是管理數據倉庫和SQL分析的理想選擇，而Databricks則適用于數據工程、機器學習和實時分析。

2024-12-16 08:00:00

Snowflake 數據平臺

基于LangChain和云原生向量數據庫Milvus開發混合搜索AI程序

在本文中，我們首先簡要介紹密集嵌入和稀疏嵌入之間的區別，然后分析如何使用混合搜索來利用這兩種嵌入技術。然后，我們還將提供關鍵部分的源代碼分析，以演示如何在langchain-milvus中使用這些新功能。

2024-12-13 08:32:28

向量數據庫云原生 LangChain

為什么ETL和AI不是競爭對手，而是數據未來的合作伙伴

支撐數據處理數十年的ETL框架終將被AI取代？也許未必！

2024-12-13 08:00:00

人工智能 ETL 大模型

如何在安卓手機上本地安裝和運行LLM?

本文將解釋在安卓手機上本地運行LLM的重要性，并提供了使用MLC Chat應用程序安裝和運行LLM的逐步教程。

2024-12-12 08:26:50

AI模型 LLM 大語言模型

詳解現代開發框架：面向開發人員和技術決策者的必備指南

作為一名有著20多年經驗的開發人員，我親眼目睹了選擇合適的框架對一個項目的成敗有著怎樣的影響?！翱蚣堋边@個術語的涵蓋范圍已經變得如此之廣，以至于它常常被誤解。

2024-12-12 08:00:00

時間序列模型的演變：人工智能引領新的預測時代

機器學習方法在時間序列預測中的作用首次在M4和M5預測競賽中得到了突出體現，基于機器學習的模型在這類競賽中的表現首次顯著優于傳統的統計方法。

2024-12-11 08:17:30

神經網絡機器學習人工智能

漏洞管理的實用方法：建立有效的管道

本文提供了一種構建和自動化漏洞管理管道的實用方法，以最大限度提升漏洞管理效率。

2024-12-11 08:00:00

漏洞安全開發

用有限的預算構建AI應用程序

本教程的內容技術性不是很強；為了充分利用AI，你要有Python編程和Web開發方面的知識。本教程中的代碼片段使用Python、JavaScript、HTML5和CSS3來編寫。

2024-12-10 08:01:38

自然語言處理 AI 人工智能

在PostgreSQL數據庫中應用機器學習進行預測性容量規劃

本文將探討如何將長短期記憶網絡（LSTM）機器學習模型應用于預測PostgreSQL數據庫的資源消耗，這種方法有助于防止瓶頸，并提高效率。

2024-12-10 08:00:00

PostgreSQL 數據庫機器學習

五款小型多模態AI模型及其功能

隨著人們對能夠同時處理不同類型數據（圖像、文本、音頻和視頻）的多模態人工智能系統的興趣日益濃厚，這些多功能工具的小型版本也隨之增加。下面，我們將介紹最近受到廣泛關注的5款小型多模態AI工具。

2024-12-09 08:15:43

大型語言模型 LLM 人工智能

構建易于擴展的數據管道的五個要點?

數據管道就是將數據從一個位置傳輸到另一個位置的一系列過程，常常在此過程中改變數據。

2024-12-09 08:00:00

數據管道數據處理

多模態RAG構建指南：為AI系統提供更多可能性

在這篇文章中，我們將討論開發人員如何使用Milvus構建他們自己的多模態RAG系統。我們還將引導你構建這樣一個系統，該系統可以處理文本和圖像數據，特別是執行相似性搜索，并利用語言模型來優化輸出。?

2024-12-06 08:20:26

多模態RAG ?向量數據庫人工智能

面向新手的Docker與容器基礎介紹

在現代軟件開發領域，效率和一致性是不可或缺的重要因素。開發人員和運維團隊迫切需要一種能夠助力他們跨越不同環境，實現應用程序的無縫管理、部署與運行的解決方案。

2024-12-06 08:00:00

Docker 容器軟件開發

高效使用Cursor以實現10x編程

最近，許多基于生成式人工智能的代碼輔助工具已紛紛亮相。許多工具執行同樣的任務，但有一款工具備受公眾的關注，那就是Cursor。Cursor是一款基于AI的代碼編輯器，旨在讓開發人員可以致力于改善工作體驗，而不是僅僅修復代碼。

2024-12-05 13:50:33

Cursor 人工智能代碼

如何使用AutoGen AI技術實現多代理對話

本文介紹如何使用Databricks Community Edition (CE)（一個免費的基于云的平臺）運行一些基本的人工智能Python代碼。因為只處理開源庫，所以這個實驗可以很容易地在任何Python/PySpark環境中復現。

2024-12-05 08:15:00

人工智能大型語言模型 AutoGen

從簡單緩存擴展到復雜緩存面臨的挑戰和解決辦法

為了成功地擴展緩存架構，你必須克服數據一致性、負載均衡和成本管理之類的挑戰。

2024-12-05 08:00:00

緩存數據庫集群

為數據科學項目開發穩健的ETL管道

高質量的數據在數據科學中非常重要，但這類數據常常來自許多地方，格式混亂。一些數據來自數據庫，另一些數據來自文件或網站。這些原始數據很難立即使用，因此我們需要先對其進行清理和組織。

2024-12-04 08:00:00

數據科學數據 ETL管道

我們能完全解決GAN中的模式崩潰問題嗎？

模式崩潰會導致生成對抗網絡（GAN）產生重復輸出。盡管有一些解決方案，但并沒有一種能夠完全解決這個問題的方法。那么，研究人員將如何解決這個問題？

2024-12-04 07:59:48

生成對抗網絡 GAN 人工智能

最大限度提高人工智能訓練效率：選擇合適的模型

隨著人工智能驅動的應用程序執行復雜任務的能力越來越強，數據科學家和機器學習工程師需要探索新方法。要為特定用例開發最佳模型，利用合適的模型、數據集和部署可以簡化人工智能開發過程并產生最佳結果。

2024-12-03 08:08:13

CNN 神經網絡人工智能

如何在Java中使用Spring Boot設計模式

在軟件開發領域，隨著項目規模的不斷擴大和復雜度的日益提升，如何確保代碼的組織性、可維護性和可擴展性成為了開發者們面臨的重大挑戰。

2024-12-03 08:00:00

軟件開發 Java 設計模式

馬斯克美大選結束前猛料談話流出：此前谷歌控制了白宮監管，奧特曼撒謊成性，人類不能控制AI，退休是最好的想法，致力于追求真相的AI

AI計算的增長率是指數級甚至超指數級的。每個月上線的AI計算能力在急劇增加，大約每年增長500%。這種趨勢可能會持續數年。同時，AI算法的復雜度也在不斷提升。我們正在上線大量的AI計算能力，同時也在提高計算的效率以及AI軟件的能力。

2024-12-02 12:36:40

馬斯克 AI 計算能力

將大語言模型集成到現有軟件系統的完整指南

大語言模型（LLM）是能夠理解和生成文本以及處理其他任務的AI模型。它們使用龐大的數據集加以訓練，所以它們被稱為“大語言模型”。

2024-12-02 08:10:31

大語言模型 LLM 人工智能

不同類型自動化測試的性能比較

了解所有關于自動化測試的知識，包括它的各種類型、可用的工具、關鍵優勢，以及對軟件質量和效率的重要影響。

2024-12-02 08:00:00

自動化測試軟件開發

構建高效微服務架構：避開這十大致命反模式

微服務架構以其可擴展性、敏捷性和彈性深受青睞，但在實踐中，許多組織往往遭遇可能削弱這些優勢的挑戰。本文聚焦于常見的微服務反模式，并結合實際經驗提供構建高效、可擴展微服務的實用建議。

2024-11-29 08:00:00

微服務架構

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