入门生成式语言模型涉及理解基本概念、学习NLP基础知识、掌握相关工具和框架、训练与评估模型、实践项目和案例，以及持续学习。关键步骤包括预训练、微调（如SFT、LoRA、Prefix Tuning）、模型选择（如LLaMA、ChatGLM、Bloom等）和优化部署（量化、剪枝）。训练策略包括Pretrain、SFT、LoRA等，模型如Qwen、GPT-3、OPT等，评估数据集有SuperGLUE、CLUEbenchmark等。此外，有专门的加速和分布式框架如DeepSpeed、Megatron、FairScale等，以及部署工具vLLM、TensorRT-LLM。

展望未来，开发者只需定义明确的目标，例如添加新的接口功能，而 AI Agent 则有能力在一个具备运行环境的Workspace 中，自主操控编辑器、终端和浏览器等工具，自动化完成一系列标准的软件开发任务。

知识图谱是结构化知识表示工具，用于领域知识的共享和应用。在中国，它在医疗、教育领域有广泛应用，如疾病诊断、教学辅助。知识图谱能克服大模型幻觉，提高文本生成准确性，并在构建中国自主知识体系中发挥关键作用，如学术世界平台对哲学社会科学的贡献。这项技术对未来各领域发展具有重大意义。

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本文介绍在MAC环境下设置环境变量的方法，以“DASHSCOPE_API_KEY”为例，图文展示设置环境变量的操作方法。

AI作画算法运用深度学习和生成对抗网络（GAN），通过学习大量艺术作品，模拟艺术家风格。卷积神经网络（CNN）提取图像特征，GAN中的生成器和判别器通过对抗训练生成艺术图像。循环神经网络和注意力机制可提升作品质量。这种技术开创了艺术创作新途径。

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综上所述，Tomcat作为JavaWeb应用的Servlet容器，在接收请求、解析请求、查找Servlet、创建请求和响应对象、请求分发、生成响应、连接管理等方面起着关键作用。其底层机制通过Socket通信、Servlet生命周期管理、线程池、Session管理等技术实现了整个JavaWeb应用的运行。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是为了解决大模型中的幻觉问题、实时交互、数据安全和知识动态性挑战。它结合了搜索和大模型的提示功能，使模型能基于检索到的信息生成更准确的回答。RAG通过向量数据库和向量检索，将文本转化为向量表示，然后进行相似度计算和检索，以提供上下文相关的信息。

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该文本是一个关于如何解析和执行JavaScript代码的步骤说明。主要内容包括： 1. 找到JavaScript文件的位置。 2. 下载代码并进行格式化。 3. 运行代码时会出现缺少变量错误，需要添加模拟环境的代码。 4. 指出主要的入口函数是`_0x5a8f25`，将其赋值给`window`。 5. 提供了整个JavaScript代码的长串内容。 6. 提供了一个Python脚本，用于调用这个JavaScript函数并处理返回的数据。 总结：这段文本描述了如何处理和运行一个JavaScript文件，以及使用Python来与这个脚本交互的示例。

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。

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ChatGPT是OpenAI开发的一种基于人工智能的聊天机器人技术，使用了先进的自然语言处理工具。

Java Stream API是Java 8引入的特性，提供函数式操作处理集合，支持链式操作和并行处理，提升代码可读性和性能。关键点包括：延迟执行的中间操作（如filter, map）和触发计算的终端操作（如collect, forEach）。示例展示了如何从Person列表过滤出年龄大于20的姓名并排序。使用Stream时注意避免中间操作的副作用，终端操作后Stream不能复用，以及并行操作的线程安全性。

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会议之眼快报：CCF中国计算机学会是全国性、学术性、非营利的学术团体，由从事计算机及相关科学技术领域的个人和单位自愿组成。作为独立社团法人，CCF是中国科学技术协会的成员之一，是全国一级学会！ CCF的前身是1962年成立的中国电子学会计算机专业委员会。在文革期间的1978年1月，学会恢复了活动，并更名为中国电子学会计算机学会。1985年3月，经过国家体改委批准，正式成立了中国计算机学会。截至2022年4月，CCF下设14个工作委员会、39个专业委员会、4个“计算+行业”分会以及36个地方会员活动中心。

本篇文章详细阐述了如何利用LangChain框架构建一款Python工具，该工具能够调用通义千问大模型来查询和获取阿里云资源信息。

本教程将带你从零开始，快速了解如何通过 API 使用通义千问大模型，并尝试使用大模型 API 开发一些简单的应用应用到工作中，提升效率。

本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具，我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬，并且我们提供了一种批处理文档比对的方案

兄弟们，这不情人节快要到了，我该送女朋友什么🎁呢？哦，对了，差点忘了，我好像没有女朋友。 不过这不影响我们要过这个节日，我们可以学习技术。举个简单的🌰： 比如说，今天我们学习了如何画一颗炫酷的💗，以后找到了女朋友忘准备礼物了，是不是可以用这个救救场，🐶。

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。

大语言模型在多个领域都发挥着重要作用，从新闻报道到金融分析，从智能家居到在线教育、自然语言处理、智能客服、情感分析，它们都在推动技术进步并改善人们的生活质量。