所有文章
> 当前分类:AI驱动
大语言模型和机器翻译：超个性化时代
2024/10/23
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。
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
如何使用coze多代理模式
【AI驱动】
多代理(Agent)模式是Coze扣子平台提供的一种功能，它允许用户在构建聊天机器人时使用多个智能体（Agent）。这种模式适用于需要处理更复杂、功能更全面的机器人场景。
2024/10/16
AI办公大模型开放平台AI21 labs：创新办公自动化的新纪元
【AI驱动】
本文将详细介绍AI21 labs的核心优势、适用人群、安全性评估，并提供集成指南和代码示例，帮助用户快速掌握如何将AI21 labs集成到办公自动化项目中。
2024/10/09
如何使用星火大模型助力工作
【AI驱动】
本文将深入探讨星火认知大模型API的独特优势，分析其适用的人群，评估使用过程中可能遇到的潜在风险，并考察服务商的安全性。
2024/10/09
释放创意潜能：AI3D模型生成服务EasyPeasy的集成指南
【AI驱动】
在这篇集成指南中，我们将深入探索EasyPeasy的核心功能、应用场景以及如何在Python、PHP、Ruby等开发语言中轻松调用其API接口，释放每一位用户的创意潜能。
2024/10/08
AI可以增强API测试的6种方法
【AI驱动】
人工智能已被证明是一个强大的工具，可以帮助开发人员测试，验证和改进他们在API领域的最终输出。
2024/09/24
OpenAI o1的价值及意义
【AI驱动】
GPT 4o本质上是要探索不同模态相互融合的 大一统 模型应该怎么做的问题，对于提升大模型的智力水平估计帮助不大；而o1本质上是在探索大模型在AGI路上能走多远、天花板在哪里的问题，很明显第二个问题更重要。
2024/09/20
一文搞懂生成式检索增强
【AI驱动】
这篇博文探讨了与生成式人工智能相关的挑战、检索增强生成 (RAG) 如何帮助克服这些挑战、RAG 的工作原理以及使用 RAG 的优势和挑战。
2024/09/19
LLM内容创作能力评估
【AI驱动】
我正在做一个项目，需要我找出最适合内容创作的 LLM。我查看了 lmsys 排行榜上的顶级模型，阅读了其他人对这些模型的评价，查看了顶级 LLM 的模型卡，在没有明确答案的情况下，我决定对所有这些 LLM 进行测试，以完成不同的内容创作任务。
2024/09/17
利用人工智能增强 IaC，实现下一代基础设施效率
【AI驱动】
我们已经目睹了AI在强化DevOps和平台功能方面的显著作用，且有充分理由相信，AI将成为未来IaC实践的核心力量。接下来，我们将探讨AI如何重塑IaC运营的关键领域，并展望未来的发展趋势。
2024/09/16
人工智能安全漏洞：保护生成式人工智能时代的系统
【AI驱动】
随着GenAI的广泛应用，一种新的、潜在的破坏性威胁也随之出现：即时黑客攻击。
2024/09/13
搜索文章
热门话题
