【7月更文挑战第3天】一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测， 在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显；

《YOLOv8原创自研》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录

CodeFuse团队从一个全新的视角，剖析了传统的 Transformer架构在长文本推理的糟糕表现，并给出了相应的解决方案

OpenAI暂停中国API服务，阿里云百炼响应迅速，提供免费tokens（2200万）与迁移服务给受影响开发者。Qwen2-72B与GPT-4同列全球第四（HELM MMLU榜）。Qwen-plus调用成本仅GPT-4的1/50。阿里云百炼以开放性著称，兼容LlamaIndex等，支持多种数据源及自定义组件，加速AI应用集成。官网有丰富资源，助力快速上手大模型开发。

日志问题；log问题

在虚拟机上成功部署了Docker化的modelscope-funasr服务，日志显示初始化正常。防火墙已关闭，但尝试通过HTML页面访问时连接失败。

该文讨论了AI助手在企业服务中的应用，指出通用的“助手”Agent（如Coze、钉钉）在B端业务场景中表现一般，因为它们依赖用户正确指导且易发散。相比之下，任务式Agent（如TFlow）针对特定行业和场景进行微调，能更好地理解和执行复杂任务，具有更高准确性和稳定性，适合企业业务流程。TFlow的优势包括场景微调、优化流程处理，开发和使用成本较低，能直接解决实际业务问题。作者认为，B端Agent的机会在于为企业降低成本或增加效益，而任务式Agent通过微调形成的适配性成为其核心竞争力。

【5月更文挑战第23天】本文探讨了如何评估复杂且精密的语言模型（LLMs）应用。通过创建QA应用程序，如使用GPT-3.5-Turbo模型，然后构建测试数据，包括手动创建和使用LLM生成示例。接着，通过手动评估、调试及LLM辅助评估来衡量性能。手动评估借助langchain.debug工具提供执行细节，而QAEvalChain则利用LLM的语义理解能力进行评分。这些方法有助于优化和提升LLM应用程序的准确性和效率。