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人工智能 自然语言处理 搜索推荐
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AI赋能教育与阿里云通义千问的结合

本简介介绍了AI技术如何赋能教育行业,结合阿里云“通义千问”大模型,助力海豚大数据及人工智能实验平台实现个性化教学、智能答疑与资源优化,推动高校与企业人才培养模式革新,构建终身学习生态体系。

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存储 机器学习/深度学习 人工智能
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告别OOM!这款开源神器,如何为你精准预测AI模型显存?

在 AI 开发中,CUDA 显存不足常导致训练失败与资源浪费。Cloud Studio 推荐一款开源工具——AI 显存计算器,可精准预估模型训练与推理所需的显存,支持主流模型结构与优化器,助力开发者高效利用 GPU 资源。项目地址:github.com/st-lzh/vram-wuhrai

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人工智能 自然语言处理 搜索推荐
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Qwen 家族再上新!

Qwen3 Embedding 是基于 Qwen3 基础模型训练的文本嵌入模型系列,可将离散符号转化为连续向量,捕捉语义关系。结合 Qwen3 Reranker 模型,通过“初筛+精排”流程提升搜索与推荐系统的相关性排序能力。该系列模型支持多语言、提供灵活架构(0.6B-8B 参数规模),并在 MTEB 多语言榜单中排名第一。用户可通过 Hugging Face、ModelScope 和 GitHub 快速体验模型服务。

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存储 分布式计算 API
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基于PAI-FeatureStore的LLM embedding功能,结合通义千问大模型,可通过以下链路实现对物品标题、内容字段的离线和在线特征管理。

本文介绍了基于PAI-FeatureStore和通义千问大模型的LLM embedding功能,实现物品标题、内容字段的离线与在线特征管理。核心内容包括:1) 离线特征生产(MaxCompute批处理),通过API生成Embedding并存储;2) 在线特征同步,实时接入数据并更新Embedding至在线存储;3) Python SDK代码示例解析;4) 关键步骤说明,如客户端初始化、参数配置等;5) 最佳实践,涵盖性能优化、数据一致性及异常处理;6) 应用场景示例,如推荐系统和搜索排序。该方案支持端到端文本特征管理,满足多种语义理解需求。

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自然语言处理 数据可视化 API
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解锁 Qwen3 的Agent能力,CookBook来咯!

Qwen3系列模型具备强大Agent能力,但从模型到Agent仍存技术难题。为此,我们推出基于Qwen-Agent框架的3个CookBook示例,展示如何让Qwen3丝滑调用MCP Server全过程。不论是本地部署还是API调用模型,开发者均可通过Qwen-Agent完成复杂任务。CookBook包括自然语言驱动数据库操作、云端高德API地理服务及文档转思维导图等功能。Qwen-Agent封装了工具调用模板和解析器,原生支持MCP协议,大幅降低开发成本。欢迎体验并反馈。

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Java Linux 开发工具
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Linux下版本控制器(SVN) -命令行客户端

Linux下版本控制器(SVN) -命令行客户端

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缓存 安全 Java
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Shiro简介及SpringBoot集成Shiro(狂神说视频简易版)

Shiro简介及SpringBoot集成Shiro(狂神说视频简易版)

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Arthas 监控 Java
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Arthas sysprop(查看和修改JVM的系统属性)

Arthas sysprop(查看和修改JVM的系统属性)

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Python
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import dashscope报错,怎么解决

在使用 `dashscope` 库时,即使执行最简单的 `import` 操作也会报错。错误显示无法从 `dashscope.audio.asr.recognition` 导入名称 `Recognition`,提示可能与模块内部结构或版本兼容性有关。当前使用的 `dashscope` 版本为 1.23.2,Python 版本为 3.12。

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Arthas 监控 Java
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Arthas trace (方法内部调用路径,并输出方法路径上的每个节点上耗时)

Arthas trace (方法内部调用路径,并输出方法路径上的每个节点上耗时)

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人工智能 前端开发 Java
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AI大模型进阶系列(02)基于Spring AI实现AI chatbot助理|一句话让deepseek实现

本文介绍了通过DeepSeek生成一个基于Spring AI的在线AI聊天助手项目的全过程。项目采用JDK17+Spring AI+Thymeleaf+Spring Web技术栈,实现了一个简单的聊天界面,用户可输入内容并获得DeepSeek返回的结果。文章详细描述了从需求明确、项目结构设计到配置参数启动的步骤,并展示了核心代码片段如pom.xml、application.properties及主要Java类文件。尽管功能简单,但体现了AI在编程领域的高效应用,未来有望进一步优化上下文记忆等功能,提升开发体验与效率。

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湖南省大模型备案情况分析及新通知对企业的影响

本文分析了湖南省大模型备案情况,涵盖行业应用领域、备案时间及未来发展方向,并结合2025年3月发布的生成式人工智能备案/登记专项通知,探讨其对企业的影响。湖南在人工智能领域的布局积极,大模型已应用于多个行业。新通知通过提升合规意识、加强监督检查和促进高质量发展,助力企业规范运营并推动产业健康发展。企业应主动适应政策,探索创新应用,为湖南乃至全国的人工智能发展贡献力量。

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自然语言处理 调度 异构计算
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阿里云产品二月刊来啦

通义万相2.1重磅开源,OpenSearch LLM智能问答版支持DeepSeek-R1系列模型,容器服务 Edge 版支持共享GPU调度能力,详情请点击阿里云产品二月刊

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人工智能 自然语言处理 程序员
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用通义灵码开发一个Python时钟:手把手体验AI程序员加持下的智能编码

通义灵码是基于通义大模型的AI研发辅助工具,提供代码智能生成、研发问答、多文件修改等功能,帮助开发者提高编码效率。本文通过手把手教程,使用通义灵码开发一个简单的Python时钟程序,展示其高效、智能的编码体验。从环境准备到代码优化,通义灵码显著降低了开发门槛,提升了开发效率,适合新手和资深开发者。最终,你将体验到AI加持下的便捷与强大功能。

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算法 安全 大数据
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【算法备案新风向】个人信息保护合规审计来了!关键点全解读

国家网信办发布《个人信息保护合规审计管理办法》,自2025年5月1日起施行。该办法适用于所有在中国境内处理个人信息的主体,特别是处理超1000万人信息的企业需每两年审计一次。触发审计情形包括重大风险、侵害个人权益或大规模信息泄露。企业可自行或委托专业机构审计,报告需报送相关部门。违规将依据《个人信息保护法》处理,严重者追究刑事责任。此举旨在保护个人隐私、规范企业运营,提升公众信任。企业和个人应积极响应,共同营造安全可信的数字环境。

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Shell 测试技术 UED
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云产品评测|操作系统智能助手OS Copilot新功能

作为一名企业开发人员,我最近使用OpenSUSE Copilot进行了功能测试。**测试结果**:-t功能能识别并解释常用端口,但界面操作需优化;-f功能成功完成自定义任务(如查找并清理大日志文件),但交互流程不够连续;管道功能表现最佳,支持复杂任务。建议优化-t和-f功能的用户体验,提升交互性。

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JSON 人工智能 自然语言处理
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小模型也能有类o1的慢思考能力?使用CAMEL生成CoT数据、Unsloth微调Qwen2.5-1.5B模型并上传至Hugging Face

本项目利用CAMEL生成高质量的CoT数据,结合Unsloth对Qwen2.5-1.5B模型进行微调,并将结果上传至Hugging Face。通过详细步骤介绍从数据生成到模型微调的完整流程,涵盖环境配置、API密钥设置、ChatAgent配置、问答数据生成与验证、数据转换保存、模型微调及推理保存等内容。最终展示了如何优化问答系统并分享实用技巧。 [CAMEL-AI](https://github.com/camel-ai/camel) 是一个开源社区,致力于智能体扩展研究。欢迎在GitHub上关注并加入我们!

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数据采集 存储 自然语言处理
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基于Qwen2.5的大规模ESG数据解析与趋势分析多Agent系统设计

2022年中国上市企业ESG报告数据集,涵盖制造、能源、金融、科技等行业,通过Qwen2.5大模型实现报告自动收集、解析、清洗及可视化生成,支持单/多Agent场景,大幅提升ESG数据分析效率与自动化水平。

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机器学习/深度学习 人工智能 程序员
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大模型时代的思考:小心陷入ChatLLMs构建的蜜糖陷阱-基于人类反馈的间接(反向)驯化-你是否有注意到?

本文探讨了大模型基于人类反馈训练的原理及其潜在风险,特别是大模型在迎合用户需求时可能带来的“蜜糖陷阱”。通过实际案例分析,强调了理性使用大模型的重要性,提出了保持批判性思维、明确人机协作边界、提升人类判断力和创新能力等建议,旨在让大模型真正为人类服务,而不是限制人类思维。

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人工智能 前端开发 JavaScript
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前端大模型入门(二):掌握langchain的核心Runnable接口

Langchain.js 是 Langchain 框架的 JavaScript 版本,专为前端和后端 JavaScript 环境设计。最新 v0.3 版本引入了强大的 Runnable 接口,支持灵活的执行方式和异步操作,方便与不同模型和逻辑集成。本文将详细介绍 Runnable 接口,并通过实现自定义 Runnable 来帮助前端人员快速上手。

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前端开发 机器人 API
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前端大模型入门(一):用 js+langchain 构建基于 LLM 的应用

本文介绍了大语言模型(LLM)的HTTP API流式调用机制及其在前端的实现方法。通过流式调用,服务器可以逐步发送生成的文本内容,前端则实时处理并展示这些数据块,从而提升用户体验和实时性。文章详细讲解了如何使用`fetch`发起流式请求、处理响应流数据、逐步更新界面、处理中断和错误,以及优化用户交互。流式调用特别适用于聊天机器人、搜索建议等应用场景,能够显著减少用户的等待时间,增强交互性。

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存储 监控 负载均衡
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别再用老旧架构了!单元化构建超强弹性和容错系统!

【10月更文挑战第10天】

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人工智能 API Python
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三分钟快速搭建基于FastAPI的AI Agent应用!

【10月更文挑战第1天】

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人工智能 JavaScript 前端开发
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Github 2024-05-13 开源项目周报 Top15

根据Github Trendings的统计,本周(2024年5月13日统计)共有15个项目上榜。根据开发语言分类,项目数量如下:TypeScript 项目最多,共5个;其次是Python项目4个;HTML项目2个;Jupyter Notebook、JavaScript、Batchfile、Java、C#、Vue 和 Svelte 各1个。这些项目涵盖了多种功能,包括激活工具、知识库、PDF处理、WebUI、开发工具、AI应用及系统优化等。

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人工智能 JavaScript API
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Github 2024-07-08 开源项目周报 Top15

根据Github Trendings的统计,本周(2024年7月8日统计)共有15个项目上榜。按开发语言分类,Python项目最多,有6项;其次是C++和TypeScript,各有3项;Jupyter Notebook和JavaScript各2项;QML、非开发语言项目、Rust则各有1项。这些项目涵盖了多种领域,包括编程教育、API集合、语言模型、十六进制编辑器等。

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人工智能 Rust JavaScript
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Github 2024-06-01开源项目月报 Top20

根据Github Trendings统计,2024年6月共有20个项目上榜。按开发语言分类,项目数量如下:Python和TypeScript项目各有8项,Jupyter Notebook 3项,HTML、Java、Rust、Vue 和 Batchfile 各1项,C和Svelte也分别有1项。这些项目涵盖多种领域,从AI驱动的应用到游戏开发,反映了开源社区的多样性和创新力。

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JavaScript 前端开发 Java
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Github 2024-08-01 开源项目月报 Top17

根据Github Trendings统计,2024年8月共有17个项目上榜。按开发语言分类,项目数量如下:Python项目6个,非开发语言项目与TypeScript项目各4个,JavaScript项目3个,Java、Go及Vue项目各1个。其中,免费编程学习平台freeCodeCamp.org以381,011个Star数领先,提供全栈网页开发和机器学习课程。其他项目涵盖编程书籍、API集合、低代码开发平台等多种资源。

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领域建模 API 数据安全/隐私保护
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DDD的函数式编程实现

【8月更文挑战第16天】

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存储 人工智能 机器人
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通义大模型百炼融合AnalyticDB, 10分钟打造企业微信AI助手

通义大模型百炼融合AnalyticDB, 10分钟打造企业微信AI助手。只需简单几步,即可在企业微信集成AI助手,提升客户服务体验。参与“10分钟打造企业微信AI助手”活动,完成指定任务即可赢取定制礼品,数量有限,先到先得。

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人工智能 架构师 测试技术
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【云故事探索】NO.7:「越用越上瘾」,中华财险60%研发人员用通义灵码提效

保险业被视为社会“稳定器”与经济“助推器”,正快速数字化转型。中华联合财产保险股份有限公司运用“云+大模型”技术革新业务,通过阿里云的通义灵码大幅提升编码效率,近60%的研发人员采用,采纳的生成代码占比约20%,显著提升了团队创新能力与代码质量,并积极探索大模型在更多垂直业务场景的应用。

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机器人 API Python
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智能对话机器人(通义版)会话接口API使用Quick Start

本文主要演示了如何使用python脚本快速调用智能对话机器人API接口,在参数获取的部分给出了具体的获取位置截图,这部分容易出错,第一次使用务必仔细参考接入参数获取的位置。

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机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
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为什么要学习大模型?

本文深入探讨了大模型的学习意义、应用需求及训练方法,帮助读者理解其底层逻辑与潜力。通过类比PPT和Excel在职场中的重要性,强调掌握大模型技能对未来职业发展的关键作用。文章还分析了LLM微调的必要性及其在企业内外部场景的应用价值,如智能客服、游戏NPC等。此外,专栏专注于ChatGPT与通义千问的训练原理,提供系统化的学习路径,适合从零基础到进阶的不同人群。无论想提升工作效率还是从事相关工程开发,都能从中受益。内容收录于[Github](https://github.com/Java-Edge/Java-Interview-Tutorial),欢迎关注!

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存储 人工智能 弹性计算
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前瞻2024云栖大会-创意加速器解决方案

对于未来发展的期待,通义万相(或阿里其他文生图领域智能体)若能进一步拓展其能力边界,超越传统的文生艺术图的范畴,涉足更广泛的商业与专业领域,将极大地提升其市场竞争力和应用价值。例如,结合扩展现实(Extended Reality)、虚拟现实(Virtual reality)和增强现实(Augmented Reality)技术,打造更立体全面的数字创意解决方案。

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搜索推荐 算法 弹性计算
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OS Copilot 产品体验评测

OS Copilot 体验摘要 用户角色与场景: 大学生,用于学习和环境配置。 上手难度: 全面但UI不直观,新手引导需改进。 帮助程度: 评分7/10,开发中存在静默、语言匹配问题。 推荐与参与: 对大学生友好,若开源,愿参与语义优化。 功能反馈 亮点功能: 知识问答、编程辅助、命令执行,但有静默、语言不匹配及性能问题。 对比竞品: 不如Moonshot和ChatGPT4-o的上下文处理,类似火山引擎。 期望功能: 多端支持,开放接口,改进命令格式,添加代码高亮。 联动体验: 适合与代码编辑器终端、搜索引擎集成,其他联动待提升。

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数据采集 存储 数据处理
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使用Python获取1688商品详情的教程

使用Python爬取1688商品详情,涉及requests库抓取页面、BeautifulSoup解析HTML,安装必要库如requests、beautifulsoup4、pandas和lxml。通过get_page发送请求,BeautifulSoup解析提取如标题、价格等信息。数据处理后可使用pandas保存至CSV。注意遵守法律法规和网站政策,避免频繁请求。[代码片段及更多详情见链接

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缓存 自然语言处理 知识图谱
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LLM应用实战:当KBQA集成LLM

项目是关于一个博物馆知识图谱,上层做KBQA应用。实现要求是将传统KBQA中的部分模块,如NLU、指代消解、实体对齐等任务,完全由LLM实现,本qiang~针对该任务还是灰常感兴趣的,遂开展了项目研发工作

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人工智能 测试技术 开发者
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大模型自动生成并运行代码的体验与优化

随着近两年大模型的不断发展,它们在各个领域展示出了惊人的能力,可以说是在各个领域到了“开花结果”的阶段。比如最近技术圈比较火的阿里云的通义千问已经可以自己写代码、跑代码了,作为开发者,我觉得这种能力不仅提高了开发效率,还推动了编程实践向更高层次的转变和发展。但是,在使用大模型自动生成代码时,我们也会面临一些挑战,其中之一是代码可能会曲解开发者的需求。那么本文就来分享一下个个人的体验以及如何优化这种情况。

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机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
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大语言模型的主流应用领域

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。

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人工智能 自然语言处理
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AIGC核心技术——多模态预训练大模型

【1月更文挑战第14天】AIGC核心技术——多模态预训练大模型

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算法
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AIGC的四大固有风险

【1月更文挑战第16天】AIGC的四大固有风险

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AIGC工具——Adobe Firefly

【1月更文挑战第13天】AIGC工具——Adobe Firefly

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人工智能
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ChatGPT的显著特点

【1月更文挑战第14天】ChatGPT的显著特点

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数据采集 人工智能 算法
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技术能力是大型模型发展的基石

【1月更文挑战第8天】技术能力是大型模型发展的基石

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机器学习/深度学习 人工智能 安全
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AIGC技术前沿

【1月更文挑战第8天】AIGC技术前沿

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人工智能 搜索推荐
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AIGC产品在教育领域的实践策略

【1月更文挑战第5天】AIGC产品在教育领域的实践策略

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大模型,到底是什么“大”?

【1月更文挑战第19天】大模型,到底是什么“大”?

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人工智能 算法
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GPT商店上线,AIGC创业还有哪些机会?

【1月更文挑战第16天】GPT商店上线,AIGC创业还有哪些机会?

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机器学习/深度学习 人工智能 API
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如何在 TensorRT-LLM 中支持 Qwen 模型

大型语言模型正以其惊人的新能力推动人工智能的发展,扩大其应用范围。然而,由于这类模型具有庞大的参数规模,部署和推理的难度和成本极高,这一挑战一直困扰着 AI 领域。此外,当前存在大量支持模型部署和推理的框架和工具,如  ModelScope 的 Model Pipelines API,和 HuggingFace 的 Text Generation Inference 等,各自都有其独特的特点和优势。然而,这些工具往往未能充分发挥  GPU 的性能。

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人工智能 中间件 Java
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呼叫中心系统如果对接阿里灵积大模型

自chatgpt3.5发布以来,各种大模型飞速发展,各行各业都有接入大模型的需求,呼叫中心行业非常适合通过接入大模型用AI来回答用户的各种咨询,降低人力资源,使用顶顶通呼叫中心中间件,只需要100行不到的代码,就可以非常简单容易的让电话机器人系统,呼叫中心系统快速接入各种大模型

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缓存 安全 网络安全
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无法登录,点击登录就弹出通知提示:通义灵码启动中,请稍后重试!

无法登录,点击登录就弹出通知提示:通义灵码启动中,请稍后重试!

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千问大模型

阿里云自主研发的千问大模型,凭借万亿级超大规模数据训练和领先的算法框架,实现全模态高效精准的模型服务调用。https://www.aliyun.com/product/tongyi

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