【AI大模型】初识LangChain：功能强大的语言模型框架
LangChain由 Harrison Chase 创建于2022年10月，它是围绕LLMs（大语言模型）建立的一个框架，LLMs使用机器学习算法和海量数据来分析和理解自然语言，GPT3.5、GPT4是LLMs最先进的代表，国内百度的文心一言、阿里的通义千问也属于LLMs。LangChain自身
足球分析：AI竟能准确预测足球比赛结果？
在当今这个时代，AI可谓是无所不能了。从AI写作到AI绘画，AI技术在短短几年内就迎来了飞速发展，如今就连足球预测这一充满了变数的领域也被AI所进军。那么，AI真的能预测足球比赛的结果么，效果又怎么样呢，本文将为您揭开AI足球预测领域的大门。
EUREKA：通过编码大语言模型实现人类级别的奖励设计
24年4月来自Nvidia、UPenn、Caltech 和 UT Austin 的论文“EUREKA: Human-Level Reward Design Via Coding Large Language Models”。
AI大神 Sebastian Raschka 发布新书《从零开始构建大语言模型》
书的地址：https://livebook.manning.com/book/build-a-large-language-model-from-scratch/这本书用清晰的文字、图表和示例解释每个阶段，从最初的设计和创建，到采用通用语料库进行预训练，一直到针对特定任务进行微调。配套的代码：htt
【论文速读】|用于安全代码评估的大语言模型：一项多语言实证研究
本文研究了大语言模型（LLMs）在多种编程语言中检测和分类软件漏洞的有效性。重点评估了GPT-3.5 Turbo、GPT-4 Turbo、GPT-4o、CodeLlama-7B、CodeLlama-13B和Gemini 1.5 Pro六种预训练LLMs在Python、C、C++、Java和JavaS
AI时代的程序员：如何保持并提升核心竞争力
随着人工智能生成内容（AIGC）技术的快速发展，编程行业正经历深刻变革。AI辅助编程工具如ChatGPT等提升了开发效率，但也引发了部分程序员对工作被取代的担忧。面对这一趋势，程序员可以选择深耕特定领域，或广泛学习多样化技能，以适应技术变化。此外，创造力、沟通能力和问题解决能力等软技能，将成为AI无
开源模型应用落地-模型微调-模型研制-模型训练（二）
通过微调让预训练模型更好地适应各种特定任务的要求
【AI大语言模型应用】使用Ollama搭建本地大语言模型
简单介绍什么是Ollama这玩意儿其实就是一个能够帮你快速启动并运行大语言模型的平台。你可以类比于Java中的Springboot+maven这个ollama是用go语言编写的，我对go语言了解不深，所以更细节的平台实现需要各位自行学习。目前这个ollama支持 windows、linux、maco
【三步 完全离线搭建 openwebui 】
完全离线linux 版open webui 的搭建。
AI生成垃圾内容对互联网的冲击与应对：一场持续扩展的危机
随着生成式AI技术的迅猛发展，人工智能在内容生产上的应用已深刻改变了互联网的内容生态。越来越多由AI生成的低质量内容正在淹没搜索引擎、内容社区、甚至学术领域。通过自动化工具，创建大规模虚假账号矩阵、批量生成无价值信息、甚至操纵搜索引擎排名，已成为某些人迅速牟利的手段。这种内容泛滥现象不仅影响了用户的
国内外AI大语言模型推荐分享 除了Chatgpt 你会选择哪个模型？
现在国内外都有不少出色的大语言模型， 这些模型在自然语言处理的多个领域中都展现出了强大的能力，从Openai的GPT系列到百度的文心一言，各自都在推动着AI技术的不断进步，这些模型不仅仅是在技术上的 突破，在不同的应用场景中也在用户带来了切实的额价值，这篇文章就简单描述对比一下国内外大语言模型的发展
Qwen2-VL全面解读！阿里开源多模态视觉语言模型，多项超越GPT4o与Claude 3.5-Sonnet
Qwen2-VL系列旨在重新定义传统的固定分辨率视觉处理方法，解决了在处理不同分辨率图像时的效率和准确性问题。
闭源与开源嵌入模型比较以及提升语义搜索效果的技术探讨
对于嵌入技术的新手，希望本文能为你提供有价值的见解。对于已经熟悉这一领域的读者，希望本文关于使用较小与较大嵌入模型的经济性分析能够带来新的思考。值得注意的是，在大型语言模型（LLM）领域，许多闭源模型正在领先；但在嵌入模型方面，情况并非如此。本文的一个重要结论是：不要忽视较小的、计算效率更高的模型。
在Windows系统下部署运行ChatGLM3-6B模型
主要讲述关于清华ChatGLM3的部署应用
利用开源大模型Codeformer 进行老旧照片修复
CodeFormer 是一款强大的照片修复工具，可以修复各种照片损伤，例如划痕、污渍、撕裂等。本指南将介绍 CodeFormer 的在线使用、部署和本地使用。
Qwen-Agent开发课程助手实践
笔者使用Qwen-Agent设计了一个课程助手智能体，它能够根据学生的问题自动生成sql语句并执行，执行的结果返回给智能体，由智能体完成问题回复
多模态模型评测神器 | OpenCompass MMBench 了解一下！
MMBench 是 OpenCompass 研究团队自建的视觉语言模型评测数据集，可实现从感知到认知能力逐级细分评估。研究团队从互联网公开信息与权威基准数据集采集约 3000 道单项选择题 ，覆盖目标检测、文字识别、动作识别、图像理解、关系推理等 20 个细粒度评估维度。
人工智能生成合成内容最详细标识方法
人工智能生成合成内容是利用深度学习、虚拟现实等生成合成类算法制作的文本、图像、音频、视频等内容；标识包含显式标识和隐式标识二种方式。
RWKV 发布中文小说模型，也擅长角色扮演！
大家好，RWKV 近期发布了 “RWKV-6-ChnNovel” 系列中文小说模型，支持小说续写、小说扩写、角色扮演功能。
Windows10部署MiniCPM
安装Anaconda，参考https://blog.csdn.net/weixin_43881345/article/details/136051556创建一个基于python3.10的虚拟环境创建虚拟环境报错，根据提示删除环境变量Path中多余的引号重新创建python3.10的虚拟环境，取名mi
