Qwen上新AI前端工程师!一句话搞定HTML/CSS/JS,新手秒变React大神
Qwen上新AI前端工程师!一句话搞定HTML/CSS/JS,新手秒变React大神Qwen上新“AI前端工程师”Web Dev,一句话开发网页应用。
Qwen上新“AI前端工程师”Web Dev,一句话开发网页应用。
检索-增强生成 (RAG) 是一个永不过时的话题,并在不断扩展以增强LLMs 的功能。对于那些不太熟悉RAG 的人来说:这种方法利用外部知识来增强模型的能力,从外部资源中检索您实际需要的信息。
数字生命一直是人类几十年来的追求,反映了我们对技术与人类体验交汇的深层探索。近期,复旦大学发表了一篇综述论文,首次系统梳理了角色扮演AI(Role-Playing Language Agents,RPLAs)的研究现状,现已被机器学习顶级期刊TMLR接收。
近年来,随着大语言模型 (LLM) 的发展,构建检索增强生成 (RAG) 解决方案成为了一个热门话题。RAG 将 LLM 的强大功能与检索模型结合,应用于专有知识数据库。然而,对于开发人员来说,一个主要挑战是将各种文档格式(如 PDF、HTML 等)转换为可供文本模型处理的格式。
好啊,不愧是OpenAI最新旗舰,打开各个社交软件,GPT-4o的上手测试都唰唰唰往我首页推。
在 Microsoft Ignite 开发者大会上,英特尔和微软宣布将合作对英特尔 Arc 图形解决方案的 DirectML 进行优化。结果表明,英特尔更新 Arc Alchemist 驱动程序后,在 AI 图像生成器 Stable Diffusion 中实现了 2.7 倍的性能提升。