在 2.0 阶段,我们目标是实现面向任务的协同编码模式,人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中,人的实际工作量开始减轻,AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。
 
              在今天这样以AIGC为代表的AI时代下,了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告,来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
在复杂中后台设计中,为解决配置变更影响多场景问题,提出结合正向和逆向信息架构,采用原子化任务,动态组合任务,降低用户和开发成本,优化体验并改变已有的产品迭代和人机交互模式。未来可能发展为AI自动根据业务规则和用户行为生成最佳方案。
本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案,结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料,以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享,全面解析这一领域的实践策略。
本文介绍了图像生成技术在AIGC领域的发展历程、关键技术和当前趋势,以及这些技术如何应用于新能源汽车行业的车联网服务中。
本文主要讲述在处理票据信息结构化提取任务时,如何结合OCR(光学字符识别)技术和多模态大模型Qwen-VL来提高票据信息提取的准确性和效率。
在这个数字化时代,提供卓越的客户服务已成为企业脱颖而出的关键。为了满足这一需求,越来越多的企业开始探索人工智能(AI)助手的应用,以实现全天候(7x24)的客户咨询响应,全面提升用户体验和业务竞争力。本解决方案通过函数计算FC 和大模型服务平台百炼,为您提供一个高效便捷构建 AI 助手思路。