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FullStack Bench：字节豆包联合M-A-P社区开源的全新代码评估基准
FullStack Bench是由字节跳动豆包大模型团队与M-A-P社区联合推出的全新代码评估基准，专注于全栈编程和多语言编程能力评估。该基准覆盖超过11种真实编程场景，包含3374个问题，涉及16种编程语言，旨在更有效地衡量大模型在现实世界中的代码开发能力。
Multi-Agent
基于Multi-Agent架构的智能导购助手，通过多个智能代理的协同工作，实现了顾客需求收集、商品匹配、个性化推荐及自动化交易的全流程自动化。该系统利用自然语言处理、机器学习、大数据等技术，显著提升顾客购物体验和商家运营效率，具有广泛的商业应用前景。
智能客服系统集成技术解析和价值点梳理
在 2024 年的智能客服系统领域，合力亿捷等服务商凭借其卓越的技术实力引领潮流，它们均积极应用最新的大模型技术，推动智能客服的进步。
大数据& AI 产品月刊【2024年11月】
大数据& AI 产品技术月刊【2024年11月】，涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
【AI系统】推理引擎架构
本文详细介绍了推理引擎的基本概念、特点、技术挑战及架构设计。推理引擎作为 AI 系统中的关键组件，负责将训练好的模型部署到实际应用中，实现智能决策和自动化处理。文章首先概述了推理引擎的四大特点：轻量、通用、易用和高效，接着探讨了其面临的三大技术挑战：需求复杂性与程序大小的权衡、算力需求与资源碎片化的矛盾、执行效率与模型精度的双重要求。随后，文章深入分析了推理引擎的整体架构，包括优化阶段的模型转换工具、模型压缩、端侧学习等关键技术，以及运行阶段的调度层、执行层等核心组件。最后，通过具体的开发流程示例，展示了如何使用推理引擎进行模型的加载、配置、数据预处理、推理执行及结果后处理。
AI技术在自然语言处理中的应用
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(NLP)已经成为了一个重要的应用领域。本文将介绍一些常见的NLP任务和算法，并通过代码示例来展示如何实现这些任务。我们将讨论文本分类、情感分析、命名实体识别等常见任务，并使用Python和相关库来实现这些任务。最后，我们将探讨NLP在未来的发展趋势和挑战。
Micro LLAMA：教学版 LLAMA 3模型实现，用于学习大模型的核心原理
Micro LLAMA是一个精简的教学版LLAMA 3模型实现，旨在帮助学习者理解大型语言模型的核心原理。该项目仅约180行代码，便于理解和学习。Micro LLAMA基于LLAMA 3中最小的8B参数模型，适合对深度学习和模型架构感兴趣的研究者和学生。
Perplexideez：开源本地 AI 搜索助手，智能搜索信息来源追溯
Perplexideez 是一款开源的本地 AI 搜索助手，旨在通过智能搜索和信息来源追溯功能，提升用户的搜索体验。它支持多用户、单点登录（SSO），并提供美观的搜索结果展示。Perplexideez 基于 Postgres 数据库，集成了 Ollama 或 OpenAI 兼容的端点，使用 SearXNG 实例进行网络搜索。
通义千问 Qwen 在智能文本分析中的应用实践
本文探讨了通义千问Qwen在智能文本分析的应用，涵盖文本分类、情感分析及关键信息提取，通过具体案例和代码实现，展示了Qwen的强大语言理解能力，为开发者和研究人员提供了实用参考。
GPT学术优化：专为学术研究和写作设计的多功能开源项目
GPT学术优化是一个专为学术研究和写作设计的多功能开源项目，集成了论文翻译、源代码解析、互联网信息获取、Latex文章校对、论文润色和摘要生成等多项实用功能。本文将详细介绍GPT学术优化的主要功能、技术原理以及如何运行该项目的教程。
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