配备AI LLM的NTT导游机器人在大阪地铁试运营
据nttbizsol网站 1月8日报道,Osaka Metro、NTT West、NTT Communications 和 ugo 将于 1 月 15 日起在位于大阪地铁梅田站内的快闪店“Metro Opus 梅田店”进行AI机器人实验。该实验将利用“ugo”
据nttbizsol网站 1月8日报道,Osaka Metro、NTT West、NTT Communications 和 ugo 将于 1 月 15 日起在位于大阪地铁梅田站内的快闪店“Metro Opus 梅田店”进行AI机器人实验。该实验将利用“ugo”
关注 AI 领域的人对 Jason Wei 这个名字一定不陌生。他是 OpenAI 的一位资深研究科学家,也常在 OpenAI 的发布活动中露脸。更重要的是,他是思维链概念开山之作《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reas
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随着大语言模型(LLM)的发展,软件测试正经历着深刻变革,从传统的自动化测试向智能化方向演进。本文探讨了大模型时代软件测试的新范式、技术方向、实践应用及未来展望。首先,大模型可以认知物理世界,从而能够突破一直困扰智能化测试的障碍。其次,企业需要在一些技术方向(
DeepSeek-V3是一个强大的混合专家 (MoE) 语言模型,总共有 671B 个参数。为了实现高效的推理和经济高效的训练,DeepSeek-V3 采用了多头潜在注意力机制 (MLA) 和 DeepSeekMoE 架构,这些架构在 DeepSeek-V2
数据库是一项长青的技术,大模型席卷这两年,向量数据库与 RAG(检索增强生成)先后崛起,成为了言大模型开发必提之用之的技术栈。CSDN 年终盘点系列特别邀请了老朋友——PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭撰文分享他对于 Data+AI 的思考,展望 2
从年初的紧张忙碌到年中失业,到转向自媒体,学习AI知识体系,转眼已经大半年了。
在使用提示词与大语言模型交互时的一些常见设置,包括温度(Temperature)、Top_p、最大长度(Max Length)、停止序列(Stop Sequences)、频率惩罚(Frequency Penalty)和存在惩罚(Presence Penalty
在当今数字化时代,大语言模型(LLM)正深刻改变着商业格局。从智能客服到精准营销,从内容生成到风险预测,LLM 的商业应用潜力巨大。然而,要构建高效、可靠的 LLM 商业应用并非一蹴而就,需要经历系统的迭代步骤,同时充分认识到精准语料的重要性以及掌握有效的语料
据了解,Liner是一个专门用于搜索文章的搜索引擎。一位官员说:“一开始,由于使用目的很明确,搜索‘危险关键词’的用户很少,但随着最近用户的激增,寻找有害搜索词的用户数量正在增加。众所周知,大型语言模型(LLM)在专注于同一主题时往往会偏离安全限制。还有许多其
关注 AI 领域的人对 Jason Wei 这个名字一定不陌生。他是 OpenAI 的一位资深研究科学家,也常在 OpenAI 的发布活动中露脸。更重要的是,他是思维链概念开山之作《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reas
一些 GPT-4 级模型可以在笔记本电脑上运行由于竞争和优化,大模型服务的价格崩盘多模态视觉已经变得常见,音频和视频模型开始出现语音和实时摄像头模式正从科幻小说变成现实一个提示词做出一个 APP,已经很普遍了对最佳模型的普遍访问仅持续了短短几个月AI 「智能体
Simon Willison是Datasette的创建者,Datasette是一种用于探索和发布数据的开源工具。目前全职工作,围绕Datasette和SQLite构建数据新闻开源工具。
随着人工智能技术的迅速发展,越来越多的企业开始采用大型语言模型(LLM)来解决各种问题。然而,大型模型通常意味着巨大的计算和能源成本,这对许多公司来说是一项负担。事实上,小型语言模型(SLM)逐渐成为越来越多企业的首选解决方案,它们不仅能降低成本,还能提高准确
在人工智能领域蓬勃发展的当下,生成式人工智能技术不断取得新的突破,其中基于大语言模型(LLM)的检索技术更是成为众多应用场景的核心。检索增强生成(RAG)和 GraphRAG 作为该领域的重要探索成果(2024 年 RAG 的崛起和演变:一年回顾综述(1.25
在本文中,我将分享一种解决这一问题的方法。通过将 LLM 生成的每个答案链接到文档中的源文本,我们可以建立透明度和信任。这种方法不仅为答案提供了明确的证据,还允许用户直接在 PDF 中验证结果。
倒也不是说,2024年真的什么事情都没发生,起码的,我的领导被干掉了,换了个新领导。然后新领导带着新的嫡系进来。我需要和一群新的人磨合,工作。
进入25年,ASI正在逐月逼近!美国一份报告显示,未来20年内,约47%的工作岗位将会被自动化取代!我们做好准备了吗?
本文系盘古智库学术委员、DCCI-未来智库与FutureLabs-未来实验室首席专家,信息社会50人论坛成员胡延平接受采访内容。文章来源于“胡延平EarthRambler”微博。
大语言模型(LLMs)正以前所未有的方式,深刻影响着学术同行评审的格局。同行评审作为科学研究的基石,其重要性毋庸置疑。然而,随着大语言模型逐渐渗透到这一核心过程,我们是否已经准备好面对它可能带来的深远影响?在这场变革之前,我们必须清醒地认识到其中潜藏的风险,并