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共 7611 條

使用 OpenAI o1 的五種方法「詳細指南」

對于那些不了解情況的人來說，OpenAI 于周五發布了其新的 o1 模型系列。這些模型 o1-preview 和 o1-mini 旨在花更多時間思考后再做出反應。它們可以推理復雜的任務，解決比以前的科學、編碼和數學模型更難的問題。

2024-09-19 18:03:31

OpenAI o1 模型 o1-mini

使用人工智能增強 IaC 以提高下一代基礎設施的效率

人工智能在提升DevOps和平臺能力方面發揮著重要作用。而且很明顯的是，人工智能將成為未來IaC實踐的核心。以下將探討人工智能正在重塑IaC運營的一些重要領域，并討論未來可能會發生的情況。

2024-09-18 08:28:28

人工智能 IaC AI

淺析AI時代下分布式SQL和矢量數據庫的崛起、現狀和潛力

數據庫市場目前正經歷一場重大變革，數據庫在竭力應對眾多AI應用帶來的需求，并考驗傳統計算架構的極限。隨著機器學習模型變得越來越復雜、數據密集型，數據庫在支持這些應用方面的作用變得不可或缺。

2024-09-18 08:00:00

人工智能數據庫 SQL

OpenAI文本嵌入模型入門指南

這篇綜合指南介紹了如何使用OpenAI文本嵌入模型在GenAI應用程序中嵌入創建和語義搜索。

2024-09-14 15:19:11

OpenAI GenAI 向量嵌入

單獨使用HTML原型：探尋不依賴 JavaScript 的實現之道

交互性是賦予網站生命力的核心要素。無論是展示更多內容的按鈕，還是響應用戶輸入的表單，這些細微的交互細節能夠持續吸引用戶的注意力。傳統上，實現網站的交互性往往高度依賴于JavaScript。

2024-09-14 15:07:03

JavaScript HTML

如何選擇適合企業需求的大語言模型

如今市面上有大量的LLM可供選擇，這意味著企業更有可能找到適合自己特定需求的LLM，而不是求助于一應俱全的LLM。這可以加速創新，不過從數百種模型中選擇合適的模型可能很復雜。

2024-09-13 12:33:57

LLM 大語言模型人工智能

數據倉庫平臺Snowflake的全面管理指南

Snowflake的管理涉及到各種任務，從用戶和角色管理到數據加載和安全性等方面。

2024-09-13 12:25:43

數據倉庫 Snowflake

利用多向量和高級搜索數據模型設計城市數據

本文將介紹如何構建高級數據模型，并將其用于攝取和各種搜索選項。對于記事簿（Notebook）部分，將運行混合多向量搜索，對結果進行重新排序，并顯示結果文本和圖像。

2024-09-12 10:56:53

高級數據模型向量數據庫 Milvus

如何利用零樣本全序列排序學習進行推薦

推薦系統領域是一個子領域繁多，覆蓋技術面廣博的技術領域。因為推薦系統能給網站帶來低成本流量從而極大的推動網站的發展，因此被各大互聯網公司青睞。

2024-09-12 08:00:00

推薦系統人工智能算法

機器學習利器——決策樹分類器深度解析

本文將給出有關機器學習重要基礎工具——決策樹分類器的深度解析，并提供一個生成一棵簡化型決策樹的完整案例。

2024-09-11 08:34:28

機器學習決策樹分類器算法

優于反射（Reflection）：在Java中使用方法句柄和變量句柄

反射多年來一直是高級Java工具包的關鍵。現在，它正在被更先進、更安全的選項所取代。下文介紹了如何使用MethodHandle和VarHandle來獲得對方法和字段的編程訪問。

2024-09-11 08:00:00

Java 優于反射開發

評估RAG系統組件的終極指南

檢索增強型生成（RAG）系統被設計用來提升大型語言模型（LLM）的響應質量。當用戶提交查詢時，RAG系統從向量數據庫中提取相關信息，并將其作為場景傳遞給LLM。然后，LLM使用這個場景為用戶生成響應。這一過程顯著提高了LLM反應的質量，減少了“幻覺”。

2024-09-10 08:26:40

大型語言模型 LLM RAG系統

基于語言代理樹搜索（LATS）和GPT-4o攻克復雜的LLM決策問題

本文將通過一個完整的財務決策方面的案例來展示如何將語言代理樹搜索與GPT-4o模型相結合以增強LLM決策能力。

2024-09-09 08:23:05

大型語言模型 LLM GPT-4o

自適應AI在各領域的業務用例及面臨的挑戰

作為超越傳統AI的先進技術，自適應AI在業務環境中存在哪些可能性？又存在哪些挑戰？

2024-09-09 08:00:00

人工智能自適應人工智能

如何創建LLM應用程序的框架

有許多研究和演示表明，大型語言模型(LLM)可以執行令人印象深刻的任務。雖然并沒有一種萬能的方法，但可以嘗試創建一些指南，以幫助人們更好地在LLM所帶來的創新和困惑中導航。

2024-09-06 10:46:04

大型語言模型 LLM 機器學習

使用Ballerina開發敏捷的ETL流程

本文討論了靈活的、類似微服務的ETL流的體系結構和Ballerina語言實現。考慮到大多數業務部門生成數據，并有著獨特的數據需求，Ballerina語言提供的數據處理能力、連接性和靈活的部署選項可能具有變革性。

2024-09-06 10:25:32

人工智能 ETL 微服務

好的代碼重構 vs 壞的代碼重構：如何做出正確選擇？

最好的重構往往是讓終端用戶毫無察覺，卻能極大地方便開發人員。通過提升代碼的可讀性、可維護性和效率，同時保持系統的穩定性，你將為整個團隊創造更高的工作效率并減少技術債務。

2024-09-05 10:17:34

代碼重構開發者

訓練模擬人形機器人的五種強化學習技術大PK

通過閱讀本文中介紹的內容，你將學習到關于這五種強化學習算法的工作原理和數學原理，并了解我是如何實現這些不同算法的。同時，您還可以領略一下這些機器人是如何面對面地展開決斗，并最終確定哪一種算法是最后的冠軍！

2024-09-05 08:23:58

強化學習算法人形機器人

有了MFA，為何還是被黑客攻擊？

多重身份驗證機制并不等同于高安全性，我們只有正確實施，才能將其作為一種有效的安全工具。本文將介紹針對MFA攻擊的威脅模式，以及防范MFA攻擊的安全策略。

2024-09-04 08:00:00

超越靜態管道：使用LlamaIndex增強人工智能代理

本文使用LlamaIndex的查詢引擎工具和函數工具構建人工智能代理，并演示如何有效地集成和利用這些工具。

2024-09-04 07:54:48

LLM LlamaIndex 人工智能

用時間序列語言模型徹底改變預測分析現狀

本文介紹了如何利用ARIMA和GARCH等高級時間序列模型來發掘新的洞察力，并提高預測準確性。

2024-09-03 08:16:08

時間序列模型 LLM 大語言模型

關于Cookie竊取的運行原理、風險及防御建議

Cookie竊取和濫用會帶來身份盜用、經濟損失和非法訪問賬戶等嚴重后果，需要部署防御措施來緩解這些風險。

2024-09-03 08:00:00

Cookie 漏洞安全

基于LangChain+Langflow+Astra DB開發RAG聊天機器人

本文將介紹如何借助于Langflow的直觀GUI界面來創建一個RAG聊天機器人的完整過程，期間將LLM與向量數據庫集成以實現上下文驅動的響應。

2024-09-02 08:17:53

RAG 聊天機器人人工智能

惡意軟件竊取加密貨幣的五種新技術

網絡犯罪分子從未停止過創新的步伐，他們尤其被加密貨幣所吸引。也許你正在暢游互聯網，卻不知道將要踩到多少雷。說到保護加密貨幣資金，小心謹慎、及時了解最新的安全趨勢永遠不會有壞處。

2024-08-30 11:35:20

安全加密貨幣惡意軟件

介紹一種實用的RAG技術：父文檔檢索（PDR）

父文檔檢索（PDR）能夠使RAG更準確、細致地響應各種復雜的查詢。本文將利用LangChain和OpenAI向你展示其分步實施步驟。

2024-08-30 11:27:55

父文檔檢索 RAG技術人工智能

詳解用于相似和抄襲檢測的技術Shingling

Shingling技術是一種廣泛用于檢測和減輕文本相似性的技術。它是將文檔中的一串文本轉換為一組重疊的單詞或字母序列的過程。在編程上，可以將其看作是字符串值中的子字符串列表。

2024-08-29 09:03:56

信息檢索抄襲檢測 Shingling

為什么以及如何構建ClickHouse的主-副本架構

本文介紹一家應用程序開發商在為ClickHouse構建主-副本架構時遇到的挑戰以及所采用的解決方案。

2024-08-29 08:00:00

人工智能 ClickHouse 機器學習

使用Hugging Face Transformer檢測文本中的情緒

這篇基于Python的教程側重于加載和闡明使用一個Hugging Face預訓練模型來分類與輸入文本相關的主要情緒。我們將使用在Hugging Face中心上公開可用的情緒數據集。這個數據集含有成千上萬條用英語寫的推文消息。

2024-08-28 08:25:25

Python 預訓練模型情緒數據集

對OpenAI模型進行基準測試以實現自動解決錯誤

本文評估了軟件開發中的LLM，重點關注它們在解決錯誤方面的有效性。這是軟件開發人員工作流程中的一個關鍵任務。

2024-08-27 08:38:34

LLM 大型語言模型軟件開發

數據庫DynamoDB的遷移全過程詳解

本文和你深入探討了 DynamoDB 遷移的工作原理，以及它與其他數據庫的區別。同時，本文也討論了回填歷史數據，并將數據流更改傳輸到另一個數據庫的不同方法。最后，我們還利用AWS 工具探討了端到端遷移。

2024-08-27 08:00:00

數據庫 DynamoDB

為什么AI內容檢測器在2024年如此受歡迎？

隨著ChatGPT的問世，基于人工智能(AI)的寫作工具永久地改變了內容創作的格局，在實現效率和創新的同時，也打開了“潘多拉魔盒”。在此背景下，人工智能內容檢測器日漸興起。

2024-08-26 08:16:13

人工智能 AI 內容檢測器

工程師的兩難選擇：重構還是堅守？破解“過度架構”迷思

在審查某個軟件解決方案時，你是否感到其復雜性超出了實際需求？在對該架構或方法進行批評之前，請仔細考慮其可能的深遠影響。

2024-08-26 08:00:00

架構軟件工程師

對 OpenAI 模型進行基準測試以實現自動錯誤解決

本文探討了 LLM 在軟件開發中的有效性，特別關注錯誤解決。根據我在 Raygun 從事 AI 錯誤解決工作期間對整個行業的觀察和見解，我將分析 LLM 的當前功能及其對未來開發實踐的影響。

2024-08-23 13:40:57

OpenAI 模型性能

基于PyTorch從零實現視覺轉換器（ViT）?

本文將從零開始介紹如何基于PyTorch框架實現一個完整的視覺轉換器（ViT）。

2024-08-23 08:57:13

PyTorch 視覺轉換器 ViT

通過Netflix案例研究和NVIDIA深度學習技術深入了解推薦算法

本文介紹了推薦系統已從簡單的統計建模、基于內容的篩選和協作篩選，發展到了我們現在常見的深度學習神經網絡、HPC 節點、矩陣分解，并通過Netflix案例研究NVIDIA Merlin框架。

2024-08-23 08:00:00

深度學習 Netflix 推薦引擎

減少對不良開源軟件包依賴的四種方法

隨著組織日益依賴開源軟件包，識別并緩解與之相關的安全風險變得愈發重要。

2024-08-22 12:35:47

開源軟件包開源

采用代碼聊天：理解代碼庫的對話式人工智能

想象一下，有一個工具可以理解你的代碼，可以回答你的問題，提供見解，甚至幫助你調試問題——所有這些都是通過自然語言查詢實現的。本文將引導你完成創建對話式人工智能的過程，該過程允許使用Chainlit、Qdrant和OpenAI與你的代碼進行對話。

2024-08-22 10:52:31

代碼庫數據庫人工智能

機器遺忘：為什么教AI學會遺忘至關重要？

機器學習讓AI模型可以刪除選定的訓練信息，而不會對其性能產生負面影響。

2024-08-21 09:57:38

機器 AI 信息

實時流架構：深入了解Kafka、Flink和Pinot的技術

雖然像Kafka、Flink和Pinot這樣的獨立組件功能非常強大，但在云計算和內部部署之間大規模管理它們在操作上可能很復雜。

2024-08-21 08:00:00

如何使用聚類分析分割數據

聚類是一種無監督學習任務，涉及一系列廣泛的機器學習方法，假設數據未標記或未先驗分類，旨在發現其底層的模式或洞察力。具體來說，聚類的目的是發現有相似特征或屬性的數據觀測組。

2024-08-20 08:22:21

聚類算法聚類分析機器學習

十個Kubernetes成本優化技術

無論你旨在采用新架構還是優化現有環境，建議了解下述降低Kubernetes成本的10種方法。

2024-08-20 08:00:00

Kubernetes 云計算

揭開神秘面紗：深入了解語音識別算法

本文將探索使語音識別成為可能的機制，了解日益普及的用于應用人工智能的語音用戶界面（VUI）可能帶來的優勢。

2024-08-19 08:07:52

LLM 大型語言模型人工智能

在Python環境下構建火箭控制系統：基礎控制理論解析與應用實踐

構建任何類型的控制系統，包括火箭控制系統，均涉及到將控制理論與編程技術相結合的過程。

2024-08-19 08:00:00

Python 控制系統

半監督學習：如何克服數據標簽缺乏問題

本文將深入理解半監督學習的概念，探索其原理、應用以及徹底改變人們處理數據密集型機器學習任務的方式的潛力。

2024-08-16 08:15:02

半監督學習機器學習數據標簽

2024年應對勒索軟件準備就緒的攻略指南

鑒于勒索軟件不斷發展的現狀，組織必須優先考慮應對勒索軟件的準備方案，以避免毫無準備和不受保護所帶來的高昂成本。

2024-08-16 08:00:00

勒索軟件安全

Meta SAM 2：令人印象深刻的對象分割模型

Meta公司已經發布了模型權重、代碼和用于訓練它的數據集，這將對研究和開發社區非常有用。以下是SAM 2的工作原理及其對許多工業應用程序(包括未來幾代LLM)可能產生的影響。

2024-08-15 08:31:35

SAM 2 LLM 大型語言模

探索Transformer的演變：從基礎到高級架構

本文探討了Transformer從原始模型到高級架構的演變過程，并重點介紹這一過程中取得的重大進展。

2024-08-14 08:16:53

人工智能模型架構 ? 編碼器

英偉達的硬件路線圖對廣大開發人員的影響

英偉達修訂后的GPU路線圖對開發人員意味著什么？首先，Python在其CUDA并行編程框架中將具有優先權。

2024-08-14 08:00:00

GPU 英偉達開發

大型語言模型（LLM）的歷史與未來

大型語言模型(LLM)是現代科技的奇跡。它們的功能復雜，規模龐大，并且具有開創性的進展。本文將探索LLM的歷史和未來。

2024-08-13 08:09:34

大型語言模型 LLM 神經網絡

Spring Boot 緩存優化攻略：七個不可錯過的技巧

緩存是提高應用性能的有效方法。我們之前發布過??一篇文章??，介紹了緩存的概念和好處，主要針對 Spring Boot 進行了討論。在本文中，我們將探討優化 Spring Boot 應用程序緩存的 7 種技術。

2024-08-13 08:00:00

應用緩存緩存

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