AI大模型全栈工程师|Function Calling笔记
此外，对于一些应用场景，如实时对话或交互式应用程序，流式输出可以提供更自然的交互方式。5. 创建和调整OpenAPI规范：我可以为每个API操作创建规范，包括operationId（操作ID，用于唯一标识每个操作），并确保规范的有效性。2. 理解代码片段：如果你提供一个关于如何与一个URL交互的代码
AI创业必备：GPU云、GPU 租赁或自建，你选对了吗？
GPU 已经成为 AI 创业团队必不可少的关键资源。然而 AI 热潮也让 GPU 一卡难求，所幸还有共享 GPU 、GPU 云服务作为可选方案。那么在不同的阶段，创业团队应该选择 自己买卡、共享GPU还是 GPU 云服务呢？
Turnitin查重查论文AI率的操作步骤
如今Turnitin也开始提供检测论文AI率的功能，来揭示论文中的AI论文生成比例了。打开会发现有Turnitin 国际版、Turnitin UK版、Turnitin 国际版+AI版的选项，我点击“Turnitin 国际版+AI版”后再填写题目、作者及提交论文就可以开始检测了。作为学生，我们需要注意
毕业论文查重会查aigc吗？论文用ai写能查出来吗
对于使用AI写作工具生成的论文，虽然这些工具在撰写论文时可能使用与真实论文相似的语言和格式，但并非直接复制已有内容，而是基于给定的初始文本自行生成语句。因此，AI生成的论文在内容上与常规的学术论文存在明显的差异，如特定的语言特征和表达方式，这可能在查重检测中被视为非原创内容。但需要注意的是，即使AI
AI编码神器Fitten Code 横空出世：正经程序员，谁还自己写代码
Fitten Code是由非十大模型驱动的AI编程助手，它可以自动生成代码，提升开发效率，帮你调试Bug，节省大家摸鱼的时间。目前看来，只有携手AI编程助手，释放AI的潜力，才可以共同迈向编程的新高度！浏览器直接输入我goland ，去到JetBrains 官网，点击下载，这里一般下
人工智能发展史（从起步到磅礴）以及浪潮阶段
随机森林是将多个有差异的弱学习器(决策树)Bagging并行组合，通过建立多个的拟合较好且有差异模型去组合决策，以优化泛化性能的一种集成学习方法。从论文里可以了解到，GPT-1具有1.17个参数，采用了12层的Transformer 解码器结构，使用5GB的无标注文本数据，在8个GPU上训练了一个月
2020601 每日AI必读资讯
只需在PDF的URL前添加 http://r.jina.ai ，即可获得已解析好的文本，供语言模型（LLM）直接读取使用，不用在下载PDF上传给机器人。-苹果工程师团队正在重构 Siri 的底层，以提升其响应生成能力，深度理解用户需求，并智能整合相关信息，让对话和工作更加自然、高效。- 苹果正对 S
AI Dify + 大模型+ Agent 详细教程 从0-1教你构建小助手
需要注意到数据安全，隐私安全，确保人工智能能更好的造福社会，也希望人工智能可以不断的向前发展！
2024 年学习 AI 路线图
黑客和程序员学习人工智能的免费课程
spring Ai框架整合Ollama，调用本地大模型
Ollama是一个用于在本地计算机上运行大模型的软件软件运行后端口，自己写的程序要调大模型就用这个端口ollama list：显示模型列表ollama show：显示模型的信息ollama pull：拉取模型ollama push：推送模型ollama cp：拷贝一个模型ollama rm：删除一个
AI大模型学习的十种方法
编程是实现理论知识落地的关键步骤。在AI大模型的学习过程中，应熟练掌握Python编程语言，并且精通TensorFlow、PyTorch、Keras等深度学习框架的使用。从数据获取、清洗、预处理到模型构建、训练、调试、优化，每个阶段都需要实践操练，形成完整的项目开发流程。在这个过程中，不仅要学会如何
免费搭建GPT4 API,让AI触手可及
本文将手把手教你如何免费搭建自己的GPT4 API,再也不用担心用不上GPT4了!通过几个简单步骤,你就可以将强大的GPT4整合进自己的应用,让你的开发如虎添翼。😊
2024 年“认证杯”数学建模 D题 AI 绘画带来的挑战
当从几何角度来审视 AI 绘画时，我们可以关注一些常见的几何原理和规则，例如平行线、垂直线、对称性等。根据这些几何元素，检查是否存在不符合常规几何规则的情况，比如平行线不平行、垂直线不垂直等。如果存在不合理的几何特征，那么可能是由AI绘图软件生成的图片。从图片中提取关键的几何元素，如直线、角度、比例
爆火的AI Agent到底是什么？有了大模型为什么还需要AI Agent？
总结来说，大模型和Agent都属于实现人工智能的一种技术实现方式；AI是一个人，那么大模型就是这个人的大脑，Agent就是大脑指挥做事的工具集。
【软件测试】人工智能（AI）在软件测试领域的应用
AI在软件测试领域的应用使测试过程更加自动化、高效和智能。它可以帮助测试团队减轻负担，更快地识别和修复问题，最终提高软件的质量和可靠性。随着AI技术的不断进步，未来AI在软件测试领域的应用将更加广泛和深入。
使用Spring AI让你的Spring Boot应用快速拥有生成式AI能力
生成式AI技术在未来的发展趋势和挑战主要包括：提高生成质量：生成式AI技术需要不断提高生成数据的质量，以满足实际应用的需求。提高生成速度：生成式AI技术需要提高生成速度，以满足实时应用的需求。提高可解释性：生成式AI技术需要提高可解释性，以提高用户对生成数据的信任度。应对伦理和隐私问题：生成式AI技
人工智能课程设计毕业设计——基于机器学习的贷款违约预测
另外LightGBM通过使用基于直方图的决策树算法，只保存特征离散化之后的值，代替XGBoost使用exact算法中使用的预排序算法（预排序算法既要保存原始特征的值，也要保存这个值所处的顺序索引），减少了内存的使用，并加速的模型的训练速度。Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集
从提示工程到代理工程：构建高效AI代理的策略框架概述
本框架旨在提供一个实用的思维模型，虽不全面，但足以作为一个起点，随后可根据实际需要进行细化和扩展。
【Spring AI】05. 向量数据库-Redis
Redis 是一个开源（BSD 许可证），用作数据库、缓存、消息代理和流引擎的内存数据结构存储。Redis支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合、带范围查询的有序集合、位图、hyperloglogs、地理空间索引和流。
【人工智能】第六部分：ChatGPT的进一步发展和研究方向
未来的研究可以探索如何在统一的框架下处理和融合不同模态的数据，提高模型对多模态信息的理解和生成能力。：研究和开发更高效的模型压缩技术，如知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）技术，减少模型的参数量和计算需求。在探讨了Ch
