作为一名Python运维开发，我使用通义灵码进行测试和模拟运行，效率提升了60%。通过@workspace功能快速导入和浏览新项目代码，AI编码助手帮助编写单元测试脚本，模拟环境进行测试，代码优化和问题排查，以及分享实践心得，显著提升了开发和团队协作效率。

“莫愁前路无知己” - 本文主要是为了缓解焦虑，以我与AI的互动为主线，分享了从童年科幻梦到工作中应用AI的经历。探讨了AI的现状与未来，强调了AI辅助编程的潜力和挑战，以及个人和企业应如何应对AI时代的变革。AI虽可能替代很多岗位，但也能带来新的机遇，关键在于适应和利用。

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【8月更文挑战第9天】使用通义灵码冲刺备战求职季体验分享

【8月更文挑战第10天】

Serverless IDE 是专为无服务器架构设计的集成开发环境，简化开发者构建、测试与部署流程。其核心功能包括项目管理模板、多语言支持的代码编辑、本地模拟调试、云服务集成、一键部署、日志监控及插件扩展等。通过这些功能，Serverless IDE 提升开发效率、降低学习成本、加强团队协作并确保应用质量。流行的选择有 Serverless Framework Dashboard、AWS Cloud9 及 Visual Studio Code 配套插件。随着无服务器技术的发展，Serverless IDE 将扮演更加关键的角色。

手把手教你java CPU飙升300%如何优化

Java后端开发者兼技术负责人反馈，OS Copilot简化了系统操作和脚本编写，上手简单，给予新手友好体验。工作效能提升明显，评分8分。愿意推荐并期待开源，愿参与开发。基础命令问答、辅助执行和代码分析功能突出。相比其他产品，响应快、内容详尽，但局限于Linux。期望支持更多OS、IDE插件及图形化界面。尚未体验与其他产品联动，但看好其潜力。

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阿里云的通义万相是AI文本绘图和人像美化工具，适用于内容创作等多领域。评估其竞争力需考虑成本效益、易用性和应用场景。试用、部署、性能测试和用户反馈是选择的关键步骤。若在成本、用户体验和功能上表现优秀，可推荐给团队。

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【6月更文挑战第5天】TinyLLaVA Factory是新推出的开源模块化代码库，简化小规模多模态模型的设计与训练，采用工厂模式，允许用户通过添加或替换少量文件轻松重构模型组件，提高开发效率。该库支持定制LMMs并提供训练配方，通过模块化和开源促进社区合作，已实验证实在复现性能上与原始模型相当。尽管面临兼容性等挑战，但其前瞻性的技术路线图确保了其在AI领域的相关性和活力。论文链接：[arxiv.org/abs/2405.11788](https://arxiv.org/abs/2405.11788)

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安装通义灵码，享受智能编码新体验！支持VS Code和JetBrains IDE，轻松提升开发效率。[🔗](https://developer.aliyun.com/topic/lingma/activities/202403?taskCode=14508&recordId=48c160f495a0e2423aa148b738af6f8a#/?utm_content=m_fission_1) 开启AI盲盒，探索更多惊喜。

想要用大模型概念提振股价，必须要在体验上直面用户，耐心应对一次次用脚投票。

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大语言模型（LLMs）和知识管理（KM）之间存在紧密的关系，这种关系可以从多个角度进行理解，包括它们的目标、应用、以及相互影响等方面。

RAG中，答案是大模型产生的，还是向量检索产生的？RAG是一种结合了大模型生成和向量检索的自然语言处理技术。它通过大模型生成答案的主体部分，并利用向量检索从知识库中获取相关的参考文本片段。这种结合使得RAG能够生成更丰富、更准确的答案。然而，随着技术的发展和应用场景的不断扩大，我们还需要进一步研究和解决RAG面临的一些挑战和问题。

随着人工智能（AI）的最新进展和生成型AI的兴起，我们在互联网上搜索信息的方式正在发生变化。

当世界加速离你远去会不会这个标题显的太悲观，也可能是耳机里正在放着To Be Frank的原因。对于阳历跨年我是没有太多的感觉，而且跨年夜忙着约会，所以2023年的跨年文章今天才出来。一年的时间一晃就过了。2022年12月9日时候彻底结束了风控，人们终于可以理直气壮的摘掉口罩。怀揣着期待对于2023。但实际情况却截然不同，无论是美联储的加息，还是笑话般A股，或者AI大模型的到来，对于普通人来说，2023年有点不太友好。作为一个被股市绿了的人，经济就不敢瞎说了，本文仅聊聊技术技术相关的，上车！

用python调用阿里云图片OCR识别，使用的是阿里云官方给的传本地图片文件进行检测的代码，运行报错:No module named 'aliyunsdkcore'。在pycharm python软件包和终端里安装aliyunsdkcore这个模块都失败了。

今天，阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问2.0。在10个权威测评中，通义千问2.0综合性能超过GPT-3.5，正在加速追赶GPT-4。通义千问APP在各大手机应用市场正式上线，所有人都可通过APP直接体验最新模型能力。

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10月31日，杭州云栖大会上，阿里云对外展示了一款可自动编写代码的 AI 助手，在编码软件的对话窗口输入“帮我用 python 写一个飞机游戏”，短短几秒，这款名为“通义灵码”的 AI 助手就自动生成了100多行代码，点击运行后一个充满儿时回忆的“飞机大战”游戏就成功跑起来了。

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我将分别从知识常识、中文游戏、NLP专业领域、代码相关、写作创作、人类价值观六大领域测评不同模型的效果，以及一些看法。

大型机器学习模型的技术深度和广度令人惊叹。这些模型， 如Google的Transformer模型，BERT模型，以及OpenAI的GPT-4模型，已经改变了我们理解和处理自然语言的方式，同时也在图像识别，语音识别等领域取得了显著的成果。本文将深入探讨大型机器学习模型的关键技术。

今天早上在床上刷抖音，偶然发现了阿里云云产品可以白嫖的广告（学生党，no money），抱着试一试的心态就搭建了一下，跟着老师的教程好好做就可以的

本文是“在Serverless平台上构建AIGC应用”系列文章的第一篇文章。