Code Smell 重构你的日常代码-圈复杂度高多层嵌套
圈复杂度是一种代码复杂度指标，用于衡量代码中条件分支的数量，数值越高表示代码越复杂，测试和维护难度越大。在不断迭代的代码中，过多的条件判断可能导致难以理解和维护的"气功波"代码。为了解决这个问题，可以采用重构策略，比如使用卫语句减少嵌套、遵循单一职责原则使函数功能更专注、通过抽象解析器模型实现关注点分离以及确保代码在同一抽象层次等。通过这些方法，可以提高代码的可读性和可维护性，降低复杂性，从而改善代码质量。
[译][AI OpenAI-doc] 迁移指南 Beta
我们已经改变了助手 API 在 beta 的 v1 版本和 v2 版本之间工具和文件的工作方式。今天，通过 API，两个 beta 版本仍然可以访问，但我们建议尽快迁移到我们 API 的最新版本。我们将在 2024 年底之前废弃 beta 的 v1 版本。
一次中稿10篇EMNLP22，达摩院对话智能团队在研究什么
达摩院Conversational AI团队在EMNLP 2022上发表了10篇论文，涵盖了任务型对话、表格型对话、文档型对话、多模态对话和对话终身学习等多个前沿方向。团队构建了首个大规模中文任务型对话评估数据集CGoDial，用于提升对话系统的真实世界表现，并提出了一种新的预训练模型STAR，增强模型对复杂和抽象信息查询的处理能力。此外，他们还研究了多模态情感分析和对话情绪识别，以及终身学习对话系统的解决方案，以减少灾难性遗忘问题。这些研究旨在推动对话智能的发展，提高人机交互的效率和准确性。
浅谈向量检索
本文介绍了向量检索的背景、概念和方法，旨在一个给定的向量数据集中，快速找到与查询向量最接近的向量。