在本文中,作者介绍了 Lingma SWE-GPT,一款专为解决复杂软件改进任务设计的开源大型语言模型系列。
本文主要记录了自己通过查阅相关资料,一步步排查问题,最后通过优化Docerfile文件将docker镜像构建从十几分钟降低到1分钟左右,效率提高了10倍左右。
本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验,分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程,以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。
接下来,人与智能体的交互将变得更为紧密,比如 N 年以后是否可以逐渐过渡。这个逐渐过渡的过程实际上是温和的,从依赖人类到依赖超大规模算力的转变,可能会取代我们的一些职责。这不仅仅是简单的叠加关系。对于AI和超大规模算力,这是否意味着我们可以大幅度提升软件质量,是否可以缩短研发周期并提高效率,还有创造出更优质的软件并持续发展,这无疑是肯定的。
本文介绍了如何结合阿里云百炼和魔笔平台,快速构建一个智能化的专属知识空间。通过利用DeepSeek R1等先进推理模型,实现高效的知识管理和智能问答系统。 5. **未来扩展**:探讨多租户隔离、终端用户接入等高级功能,以适应更大规模的应用场景。 通过这些步骤,用户可以轻松创建一个功能全面、性能卓越的知识管理系统,极大提升工作效率和创新能力。
PromQL AI 智能体上线。本文将从自然语言生成 PromQL 实践视角,探讨如何构建知识库、与大模型进行交互、最终生成符合需求的 PromQL 语句。本文还介绍了在 MCP 和云监控控制台下使用 AI 智能体的用例。
本文介绍了如何使用通义灵码编程智能体与高德 MCP 2.0 制作北京端午3天旅行攻略页面。首先需下载通义灵码 AI IDE 并获取高德申请的 key,接着通过添加 MCP 服务生成 travel_tips.html 文件,最终在手机端查看已发布上线的攻略。此外还详细说明了利用通义灵码打造专属 MCP 服务的过程,包括开发计划、代码编写、部署及连接服务等步骤,并提供了自由探索的方向及相关资料链接。
本文介绍了在云原生场景下,AIGC 模型服务的工程挑战和Fluid 在云原生 AIGC 模型推理场景的优化。