Meta发布了 Meta Llama 3系列,是LLama系列开源大型语言模型的下一代。在接下来的几个月,Meta预计将推出新功能、更长的上下文窗口、额外的模型大小和增强的性能,并会分享 Llama 3 研究论文。
本文旨在帮助开发者快速掌握并应用 Spring AI Alibaba,提升基于 Java 的大模型应用开发效率和安全性。
最近,通义灵码上线 MCP(ModelScope Cloud Platform)功能,从之前代码生成及修改的基础功能,到可以使用MCP服务连接更多功能,开发者可以实现从 代码爬取、模型推理到应用部署
本文详细阐述了Prompt的设计要素,包括引导语、上下文信息等,还介绍了多种Prompt编写策略,如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等,旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化,可逐步实现更优的Prompt设计。
千问团队开源了强大的 Qwen2.5-Coder 系列模型,涵盖 0.5B 到 32B 六种尺寸,旨在推动开放代码模型的发展。该系列模型在代码生成、修复和推理等方面表现出色,支持多种编程语言,并在多个基准测试中达到 SOTA 水平。此外,Qwen2.5-Coder 还提供了丰富的应用场景,如代码助手、Artifacts 和 Interpreter,满足不同开发者的需求。
Ray是一个开源分布式计算框架,专为支持可扩展的人工智能(AI)和Python应用程序而设计。它通过提供简单直观的API简化分布式计算,使得开发者能够高效编写并行和分布式应用程序 。Ray广泛应用于深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等场景,并构建了丰富而成熟的技术生态。
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。
通过AI技术,即使不编写代码也能高效开发项目。从生成诗朗诵网页到3D游戏创建,这些令人惊叹的操作如今触手可及。经过摸索,我利用AI成功上线了个人站点:https://koi0101-max.github.io/web。无需一行代码,借助强大的工具即可实现创意,让开发变得简单快捷!