世事变迁，管它高楼大厦节节新，人情世故还是老样子。读得书多，你也可以像 ChatGPT 那样博学！快来试一试吧。
之前一篇博客已经写了有关AI在博客编写方面的优势与对未来博客的编写方面的思考。这篇文档我继续分享我在开发中的一个案例和相关的感想。 事件还原 我发现ChatGPT也可以帮助我编写OData，于是我也利用GPT帮助我编程。 OData如何将filter与apply字段联合使用？答案如下： GET /o
使用shuffle sharding增加容错性 最近在看kubernetes的API Priority and Fairness，它使用shuffle sharding来为请求选择处理队列，以此防止高吞吐量流挤占低吞吐量流，进而造成请求延迟的问题。 介绍 首先看下什么是shuffle shardin
（注：本小节不是对划线算法事无巨细的证明，如果你需要更加系统的学习，请跳转至文末的参考部分） 如果你是一名曾经学习过图形学基础的学生，那么你一定对画线算法稔熟于心，中点划线算法，Bresenham算法。其中，现代光栅化器中使用最多的就是Bresenham算法，它以去除了除法和浮点运算而著称。 但如果
Cursor 是一个基于 Visual Studio Code（VS Code）技术构建的高级代码编辑器，专为提高编程效率并更深度地整合 AI 功能而设计。它不仅继承了 VS Code 的强大功能和用户界面，还增加了专门针对 AI 支持的特色功能。Cursor 是 VS Code 的一个分支，这意味...
由于本文章是对TinyRenderer的模仿，所以并不打算引入外部库。 那么我们第一步需要解决的就是图形输出的问题，毕竟，如果连渲染的结果都看不到，那还叫什么Renderer嘛。 由于不引入外部库，所以选择输出的图片格式应该越简单越好，各种位图就成为了我们的首选。 这里我们选择了生态较好的bmp位图
本周刊由 Python猫 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。 本期周刊分享了 12 篇文章，12 个开源项目，3 则音视频，全文 2100 字。
借助ModelArts提供的AI开发能力，实现基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库问答，通过具体案例让开发者更加清晰的了解大模型AI应用开发过程。
这个难度有些大，有两个policy，一个负责更新策略，另一个负责提供数据，实际这两个policy是一个东西，用policy1跑出一组数据给新的policy2训练，然后policy2跑数据给新的policy3训练，，，，直到policy（N-1）跑数据给新的policyN训练，过程感觉和DQN比较像，
微软在Semantic Kernel博客上发布了文章：https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/announcing-copilot-chat/。 Copilot Chat示例应用程序展示了开发人员如何将AI和LLM智能集成到自己的应用程序中，使开
1.概述 ChatGPT是当前自然语言处理领域的重要进展之一，通过预训练和微调的方式，ChatGPT可以生成高质量的文本，可应用于多种场景，如智能客服、聊天机器人、语音助手等。本文将详细介绍ChatGPT的原理、实战演练和流程图，帮助读者更好地理解ChatGPT技术的应用和优势。 2.内容 在当今快
1.概述 ChatGPT是由 OpenAI 开发的一种强大的语言模型，它在许多自然语言处理任务中展现出了惊人的能力。而其中一个关键的技术概念就是 "Prompt"。本文将深入探讨 Prompt 的概念、作用和应用，以及如何在与 ChatGPT 进行交互时充分利用 Prompt 的能力。 2.内容 C
1.概述 今天我们将深入探索ChatGPT的两项核心技术：Fine-tuning（微调）和Embeddings（嵌入）。这些技术在现代自然语言处理领域扮演着至关重要的角色，为模型的性能提升和适应特定任务需求提供了关键支持。ChatGPT作为GPT家族的一员，已经在多个领域展现了出色的表现，而其背后的
众所周知，ChatGPT可以帮助研发人员编写或者Debug程序代码，但是在执行过程中，ChatGPT会将程序代码的一些相关文字解释和代码段混合着返回，如此，研发人员还需要自己进行编辑和粘贴操作，效率上差强人意，本次我们试图将ChatGPT直接嵌入到代码业务中，让ChatGPT生成可以直接运行的代码。
http://blog.itpub.net/69925873/viewspace-2935360/ OpenAI的Generative Pre-trained Transformer(GPT)模型通过引入非常强大的语言模型，在自然语言处理(NLP)领域引起了巨大震动。这些模型可以执行各种NLP任务，
字符（Character） 字符是各种文字和符号的总称，包括各国家文字、标点符号、图形符号、数字等。 字符编码（Character Encoding） 是一套法则，使用该法则能够对自然语言的字符的一个集合，与其它的一个集合（如数值编码）进行配对。 即在符号集合与数字系统之间建立对应关系。 字符集（C
跨平台ChatGpt 客户端 一款基于Avalonia实现的跨平台ChatGpt客户端 ，通过对接ChatGpt官方提供的ChatGpt 3.5模型实现聊天对话 实现创建ChatGpt的项目名称 ，项目类型是Avalonia MVVM ， 添加项目需要使用的Nuget包
由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。 一.Baichuan2模型 B
在官方例子中给出了通过chain = NebulaGraphQAChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True)来检索NebulaGraph图数据库。本文介绍了通过GPT2替换ChatOpenAI的思路和实现，暂
本文主要讨论Langchain-Chatchat项目中自定义Agent问答的思路和实现。以"计算器工具"为例，简单理解就是通过LLM识别应该使用的工具类型，然后交给相应的工具（也是LLM模型）来解决问题。一个LLM模型可以充当不同的角色，要把结构化的Prompt模板写好，充分利用LLM的Zero/O
