所有文章
> 当前分类:AI驱动
通过上下文检索优化RAG的语境理解
2024/11/15
无论你的模型（大型语言模型LLM）有多先进，如果上下文信息块没有提供正确的信息，模型将无法生成准确的答案。在本教程中，我们将探索一种称为上下文检索的技术，以提高你的RAG系统中上下文信息块的质量。
Flux 1.1 Pro的十大提示词：最佳图像生成创意
【AI驱动】
对于数字艺术家、营销人员和设计师来说，Flux 1.1 Pro 为他们的创意表达开辟了新的途径，使他们能够以前所未有的精确度实现自己的构想。
2024/11/08
顶级免费关键字提取工具、API 和开源模型
【AI驱动】
为了识别和排列最重要的关键词，关键词提取API通常会利用自然语言处理（NLP）技术和机器学习算法。这些算法可能会考虑诸如词语频率、词语相关性、上下文信息以及统计模式等因素，以确定每个关键词的重要性，为此本文提供了最佳关键字提取开源模型的列表。
2024/10/31
2024年17款最佳AI驱动的编码助手工具
【AI驱动】
在本文中，我们将探讨一些最佳的AI编码工具，以彻底改造您的开发流程。
2024/10/31
掌握ChatGPT插件与自定义GPT
【AI驱动】
如果您是狂热的聊天 openai api 用户，并且正在寻找最佳的 ChatGPT 插件，您可能已经注意到，OpenAI 已经不再接受新的 ChatGPT 插件。现在，他们更加专注于让开发者在 GPT 中创建操作，而不是开发新的插件。
2024/10/29
ChatGPT 4o的5个应用案例
【AI驱动】
GPT-4o 是 OpenAI 推出的一款新 AI 工具，它将文本、视觉和语音相结合，用于实时应用。我们将探索 5 家已经取得成功并应用该工具的企业。
2024/10/28
Qwen2.5模型：用于编码和掌握数学的大模型
【AI驱动】
人工智能世界正热闹非凡，尤其是阿里巴巴集团最近发布的 Qwen2.5 模型。这些模型不仅突破了人工智能的极限，还配备了专门的编码和数学工具——Qwen2.5 -Coder和Qwen2.5-Math。凭借一些令人印象深刻的升级和功能，Qwen2.5 系列已准备好在开发者社区中产生影响。
2024/10/28
7个关于GPT-4o的功能一定不要错过
【AI驱动】
GPT-4o 是 OpenAI的最新旗舰模型，在众人的期待和兴奋中向世界揭幕。它因其多功能性而被描述为“Omni”，证明了它能够实时处理和生成文本、音频和图像。与之前的迭代相比，这是一个重大飞跃，拓展了 AI 可以实现的界限。
2024/10/25
如何使用LLaMA3.2的新功能
【AI驱动】
Meta 鼓励开发人员使用 LLaMA Stack，它提供了各种用于批量和实时推理和微调的工具。此外，LLaMA 3.2 支持多种编程语言，如 Python、Node.js 和 Swift，为开发人员提供了创建 AI 驱动应用程序所需的一切。
2024/10/24
关于 RAG 您需要了解的一切
【AI驱动】
随着企业和人工智能专家寻求更智能的信息处理方式，RAG 将检索系统的丰富知识和生成模型的创造力这两个方面的优势结合在了一起。但究竟什么是 RAG，为什么每个人都在谈论它 ？
2024/10/23
大语言模型和机器翻译：超个性化时代
【AI驱动】
在这次技术深入探讨中，我们将研究 LLM 在机器翻译环境中的工作原理以及如何将其集成到翻译管理系统 (TMS) 中。
2024/10/23
关于Generative AI使用调查的7大要点
【AI驱动】
我们调查了来自不同行业的820名专业人士，了解他们对生成式人工智能（generative AI）在工作上带来的好处和挑战的看法。完整的报告是这些发现的高潮部分，包括多伦多大学营销和心理学教授 Sam Maglio 的评论，以及有效实施新技术的可行建议。
2024/10/22
API与微服务中的人工智能技术进展
【AI驱动】
通过了解最新的进展并仔细考虑其实施，可以利用人工智能的力量优化 API 和微服务，提高性能、安全性和用户满意度。
2024/10/22
从 RAG 到财富：为什么检索增强一代在 RAG 与微调之争中获胜？
【AI驱动】
您的人工智能计划呢？您的数据团队如何才能从LLM获得价值？这就是 RAG vs. Fine-Tuning 这两个有前途的 GenAI 开发和优化框架的用武之地。
2024/10/21
LLM 如何与聊天机器人中的 NLU 协同工作？
【AI驱动】
NLU 和 LLM 相结合，使聊天机器人能够以更加个性化、知识丰富和准确的方式与人沟通。它们的综合能力有助于客户互动聊天机器人履行其在客户服务、信息检索和任务自动化方面的作用。
2024/10/21
机器学习音频分析：构建人工智能驱动的声音检测应用
【AI驱动】
我们将解释如何获取音频数据，为分析做准备，并选择合适的 ML 模型以实现最高的预测准确性。但首先，让我们回顾一下基础知识：什么是音频分析，以及是什么使音频数据如此难以处理。
2024/10/16
搜索文章
热门话题
