DeepSeek-V3 实在是太便宜了,就跟不要钱似的:每百万输入 tokens 0.1 元 (缓存命中)/ 1 元 (缓存未命中),每百万输出 tokens 2 元 跟其他模型相比,DeepSeek-V3 的性价比非常高,只能用 “真香” 来形容。 Sealos 推出的 AI 聚合代理服务 Sea ...
基于AI底座的数智油气田参考架构 Architecture for Intelligent & Digital Oilfileds Based-on AI 王权 2024.12.29 2024年12月29日,在石油圈-能源说线上讲座中,王权首次提出“基于AI底座的数智油气田参考架构”。该架构可视为其 ...
DeepLearning4j (DL4J) 是一个开源的深度学习库,专为 Java 和 Scala 设计。它可以用于构建、训练和部署深度学习模型。以下是关于如何使用 DL4J 的基本指南以及一个简单的模型训练示例。 本例中使用了MNIST数据集,MNIST(modified national ins ...
大语言模型是基于自然语言的人工智能,所以它在语言上的表现相当出色,使用大语言模型进行可以进行诸如翻译、语气转换、润色、语言评价、扩写、润色等语言处理,对于日常文字工作,它是一名合格甚至优秀的私人秘书。 (一)翻译 在不同语言之间进行翻译是众多大语言模型都支持的特性,相对于翻译软件而言,语言模型的翻译 ...
3 提示工程 提示工程是机器学习和自然语言处理的一个子领域,研究如何让计算机理解和解释人类语言。其主要目标是研究如何以正确的方式与大型语言模型(旨在处理和生成类似人类语言反应的复杂人工智能系统)对话,以便它们生成我们想要的答案。 你知道当你向别人征求意见时,你必须给他们提供一些背景信息,并明确你需要 ...
大语言模型具备从文字中推断情感和主题的能力。这种能力可用于获知客户对产品评价的情感、新闻或媒体文章的主题或倾向等。大语言模型的这种推断能力可被应用于舆情分析等场景。 推断可以看作是模型接收文本作为输入并执行某种分析的过程,其中涉及提取标签、提取实体、情感分析等。如果想要从一段文本中提取正面或负面情感 ...
Awesome-Text2GQL开源项目基于语法制导的图查询语料生成策略,通过自动化方式合成Text2GQL微调数据集,解决了图查询语言训练语料匮乏的问题,提升了图数据库与大语言模型交互的准确性和效率。 ...
DoraCloud 桌面云方案应用于 AI 教学方案 随着人工智能(AI)技术的快速发展,越来越多的教育机构和培训机构开始将 AI 教学引入课程内容。然而,AI 教学需要强大的计算资源,尤其是在机器学习(ML)、深度学习(DL)、数据分析等领域。通过 DoraCloud 桌面云方案,可以为 AI 教 ...
文本概括是大语言模型的常用功能之一,我们总结一段文字、一篇文章的主要内容,一篇论文的摘要,甚至一本书的简介都属于文本概括的范畴。 ...
本文探讨了文本匹配的演变,从字面匹配到语义匹配,分析了各自的特点与挑战。字面匹配关注文本的精确重合度,而语义匹配则试图理解文本的深层含义。尽管语义匹配在处理复杂关系时更具优势,但仍面临长短文本匹配、词序感知和多实体关系等难题。期待未来大模型能进一步提升语义匹配的能力。 ...
什么是 MagicQuill? MagicQuill 是一个高度智能的图像修改编辑系统,有了它,你可以随心所欲地进行绘画和图像编辑。即使你没有任何绘画天赋,也能轻松创作出逼真、惊艳的视觉效果。这款AI绘画交互编辑神器也可以部署在云算力平台上后在iPad等设备上使用。 快速体验 MagicQuill ...
12月12日,以“智耀京华 焕新领航”为主题的天翼云中国行·北京站活动圆满落幕。北京市经济和信息化局副局长刘维亮,中国电信股份有限公司北京分公司总经理寇凤达,天翼云科技有限公司助理总经理宫梅霞,中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏等领导以及客户、合作伙伴代表等出席活动,共话云智一体时代企 ...
去年我写了一篇也是讲开源商业化的文章,当时是月入 30 万,一年过去了,我们整整涨了 5 倍多。本文理论结合实践,比较干货,希望对大家有帮助。 我们的现状,谁在给我们付钱 第一,开发者,我们已经近 20 万用户了,而且随着 Sealos Devbox 的发布,活跃用户和付费用户飙增,广受用户好评,且 ...
大语言模型还没有达到能够准确猜测人类意图的程度,此时它不能立即反馈出令人满意的答复,我们需要做的是对大语言模型进行迭代式提示,反复推进,直至大语言模型给出了令人满意的答案。 ...
LLM2Vec:重新定义大语言模型在自然语言处理中的应用 一种名为 ** LLM2Vec ** 的新方法正在改变我们对大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)中的使用方式。 研究人员提出了一种创新方法,将通常仅用于生成文本的大型语言模型转化为更强大的文本理解和组织工具。这项技术有可能颠覆我们处 ...
在与大语言模型交互的时候,如果模型给出了错误的结论,不要着急否定大模型的能力,我们应当尝试重新构建查询,请求模型在提供它的最终答案之前进行一系列相关的推理。也就是说,如果给模型一个在短时间或用少量文字无法完成的任务,它可能会给出不那么完美甚至是错误的回答。其实这种情况对人类来说也是存在的。一个人解答 ...
在与大语言模型对话时,应该提供尽可能清晰和具体的指令来表达希望模型执行的操作,这将有助于模型给出接近你所期待的输出,并降低得到无关或不正确回复的可能性。但需要注意的是,编写清晰的指令不意味着编写简短的指令,事实上,更长的提示实际上更清晰且提供了更多的上下文,这会使得大语言模型输出更详细更相关的内容。 ...
12月30日,甲子光年智库正式发布《中国AI算力行业发展报告》。中昊芯英受邀参与了该报告的编写工作,并为报告的编写贡献了专业的见解和实践经验。 ...
讨论了on-policy和off-policy的本质区别。说明了off-policy MC和off-policy TD是如何利用重要性采样的,以及为什么Q-learning不需要进行重要性采样。 ...
原作:Stephen Wolfram 计算机视域下的时间 时间是人类经验的核心。然而,究竟什么是时间?在传统科学中,它常被比作空间坐标(尽管这种坐标对我们来说总是不断增长)。尽管这种描述在数学上可能很有用,但它并没有揭示时间的本质。 一旦我们开始用计算术语思考,就会觉得越来越接近。因为那时,我们会很 ...