近期,阿里云重磅发布了首款面向 Java 开发者的开源 AI 应用开发框架:Spring AI Alibaba(项目 Github 仓库地址:alibaba/spring-ai-alibaba),Spring AI Alibaba 项目基于 Spring AI 构建,是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践,提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案,帮助开发者快速构建 AI 应用。本文将详细介绍 Spring AI Alibaba 的核心特性,并通过「智能机票助手」的示例直观的展示 Spring AI Alibaba 开发 AI 应用的便利性。示例源
基于前面三章的铺垫,本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具,还要实现让大模型能查询天气情况,最后让大模型自己写代码来查询天气情况。
本文章旨在帮助读者了解并掌握大模型多模态技术的实际应用,特别是如何构建基于多模态的实用场景。文档通过几个具体的多模态应用场景,如拍立淘、探一下和诗歌相机,展示了这些技术在日常生活中的应用潜力。
本文从模型架构、并行策略、通信优化和显存优化四个方面展开,深入分析了DeepSeek-V3高效训练的关键技术,探讨其如何以仅5%的算力实现对标GPT-4o的性能。
写这篇文章的初衷:作为一个AI小白,把我自己学习大模型的学习路径还原出来,包括理解的逻辑、看到的比较好的学习材料,通过一篇文章给串起来,对大模型建立起一个相对体系化的认知,才能够在扑面而来的大模型时代,看出点门道。