Google使用AI改进了 Sheets；开源视觉语言模型llama3v；开源情绪语音模型ChatTTS；
ChatTTS 是一款专为对话场景设计的文本转语音（Text-to-Speech, TTS）模型，特别适用于大语言模型（LLM）助手。AnyNode 是一个集成在 ComfyUI 中的节点插件，利用大语言模型（LLM）的强大功能，根据你的输入生成任何类型的输出。AnyNode 的最大特点是它能够自动
强烈推荐！分享4款论文AI检测工具官网
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【AI大模型】如何让大模型变得更聪明？基于时代背景的思考
在以前，AI和大模型实际上界限较为清晰。但是随着人工智能技术的不断发展，基于的应用在基于AI人工智能的技术支持和帮助上，多个领域展现出了前所未有的能力。无论是自然语言处理、计算机视觉，还是语音识别，甚至是自动驾驶，AI模型的性能都取得了显著进步。然而，尽管大模型已经表现出令人惊叹的能力，它们在理解力
大语言模型是通用人工智能的实现路径吗？【文末有福利】
考虑到像ChatGPT这样的大语言模型代表了自然语言处理的最新成果，因此，一个更具体的学习方法是从零开始理解并构建ChatGPT。接下来，我们来看看实现这一目标所需的知识体系，如下图所示。图1在结构层面上，大语言模型的核心要素是注意力机制和深度学习优化技术。注意力机制源于循环神经网络的发展。为了深刻
SpringAI 整合 Ollama 大语言模型实践
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AI Agent的设计模式
与传统的工作流程不同，AI Agent 通过迭代和对话式的模式工作，不再是简单的指令执行者，而是能够进行自我反思、规划和修正的参与者。随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，AI代理将成为通往智能化未来的重要桥梁。与传统的工作流程不同，AI Agent 通过迭代和对话式的模式工作，不
AI大模型探索之路-应用篇14：认识国产开源大模型GLM
在人工智能的浩瀚宇宙中，开源大模型如同璀璨星辰，引领着技术创新与应用探索的方向。国际领域的OpenAI无疑闪耀着夺目的光芒，但国内厂商亦步亦趋，逐渐展露头角。今天，我们将聚焦于国内主流的大模型，探寻它们的技术脉络与应用潜力，并特别解析智谱AI研发的GLM大模型系列，见证中国在全球AI舞台上的坚实步伐
人工智能是“数字鹦鹉”还是有了自我意识？
人工智能的自我意识？
自然语言处理——国内AI大模型调研报告作业
对国内的五款AI大模型提出相同的20个自然语言处理任务，对比他们的表现，分析他们的优缺点。
运用 Co-STAR 模型，让AI更容易理解你的提示词
个人使用层面来说，使用 CO-STAR 的模型，能让AI更容易理解你所在意的需求重点，从原理上分析，所有基于大型语言模型的AI都能够运用此模型，并且能够更有效地处理信息，以便精确地回答你的问题，提供更好的Idea。
LLaMA3-70B： Meta AI 的最新自然语言处理模型
LLaMA-70B 是一个大规模语言模型，由 Meta AI 的研究团队使用大量文本数据训练而成。该模型基于 transformer 结构，具有70亿个参数，是目前最大的语言模型之一。LLaMA-70B 能够处理长文本输入，生成高质量的文本输出，并且能够回答问题、生成文章、对话等多种任务。LLaMA
创始人专访 | Kimi：因为自己淋过雨，所以总想给别人撑把伞
创始人专访 | Kimi：因为自己淋过雨，所以总想给别人撑把伞
【智能助手体验】分享一款超好用的AI工具：Kimi
Kimi是由月之暗面科技有限公司开发的人工智能助手，擅长中文和英文对话。它能够处理用户上传的多种格式文件，结合搜索结果提供信息，同时遵循中华人民共和国的法律和道德标准。使用Kimi几周以来，我深刻体会到了AI技术在信息处理方面的巨大潜力。无论是工作中的数据分析，还是生活中的信息咨询，Kimi总能给出
探索AI世界：向AI提问的艺术与技巧 — 解锁AI大语言模型的潜力
它详细介绍了提示工程技巧，涵盖有效提示编写、针对复杂任务的提示设计技巧、对话中的提示设计技巧，以及提示的优化与迭代。《探索AI世界：向AI提问的艺术与技巧》一书深入剖析了这门艺术，为您揭开了AI世界的神秘面纱。这些案例不仅让您更直观地理解了AI的应用，还为您提供了实践中的参考和启发。这本书是一本通俗
AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知
在人工智能的广阔研究领域内，大型预训练语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为推动技术革新的关键因素。这些模型通过在大规模数据集上的预训练过程获得了强大的语言理解和生成能力，使其能够在多种自然语言处理任务中表现出色。然而，由于预训练过程所产生的模型通常具有泛化特性，
最好用的AI工具：TipDM人工智能AI计算平台
平台内置11大类共159种算法，其中数据清洗47种、文本分析18种、统计分析10种、分类算法20种、聚类算法15种、回归算法20种、时间序列算法10种、关联规则5种、归一化4种、深度学习5种、画图5种，满足用户数据分析过程中从数据接入、数据预处理、分析建模、模型评估、模型应用到管理监控等全流程的需求
通过 Function Calling 构建自主 AI Agents
通过 Function Calling 构建自主 AI Agents
AI推介-大语言模型LLMs论文速览（arXiv方向）：2024.03.10-2024.03.15
因果推理通过捕捉变量之间的因果关系，在提高自然语言处理（NLP）模型的预测准确性、公平性、稳健性和可解释性方面显示出潜力。生成式大型语言模型（LLM）的出现极大地影响了各种 NLP 领域，尤其是通过其先进的推理能力。本调查侧重于从因果关系的角度评估和改进 LLM，主要涉及以下几个方面：了解和改进 L
AI辅写疑似度多少正常？从七个方面解读疑似度的合理范围！
为了降低疑似度，可以采取多种措施，如选择高水平的AI辅写工具、适当调整参数、加入个人思考和观点等。随着AI技术的发展，AI辅写工具在学术、写作等领域的应用越来越广泛。影响AI辅写疑似度的因素有很多，包括AI技术的水平、使用者的写作习惯、写作主题的难度等。AI辅写疑似度是指使用AI辅写工具生成的文本与
开源AI引擎：自然语言处理技术在人岗匹配中的应用
通过信息抽取和文本分类技术，企业可以更高效地分析职位描述和个人简历，实现人才与职位的高度相关性，优化人力资源配置。在人岗匹配中，这意味着可以从职位描述中抽取出关键技能、工作经验要求、教育背景等要素，同时从个人简历中提取出相应的匹配信息。文本分类技术将文本数据自动分配到预定义的类别中。在人岗匹配的场景
