使用stod对getline()的和进行c++是什么意思？请提供更多上下文信息，以便我能够给出准确的答案。
提示工程是一种相对较新的学科，专门用于开发和优化提示，以高效地使用语言模型（LM）来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量，例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
如果是人类来回答这个问题，即使在情景不明确的情况下也能在快速澄清后给出回答，但对机器来说，除非依赖大量人为制定的规则，回答这样的问题难度堪比“哥德巴赫猜想”。
随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）以微软 OpenAI 为代表，初次问世，为新一次的 AI 革命打响了第一枪。在短短的几个月内，GPT-3.5 和 GPT-4 的加持下，New Bing、Copilot、Cursor 等产品也相继问世，推动了产品开发的新思路。国内厂商也紧随其后，百度文心一言、华为盘古大模型、阿里通义千问、讯飞星火认知大模型相继发布。
边界盒回归是目标检测的关键步骤。在现有的方法中，虽然n范数损失被广泛地应用于包围盒回归，但不适合用于评估度量，即IoU。最近，有学者提出了IoU损失和广义IoU（GIoU）损失来衡量IoU度量，但仍存在收敛速度慢和回归不准确的问题。本文提出了一个Distance-IoU (DIoU) loss，合并了预测框和目标框之间的标准化距离，在训练中比IoU和GIoU loss收敛得更快。此外，本文还总结了边界盒回归中的三个几何因素(重叠面积、中心点距离和纵横比)，并以此为基础提出了一个Complete IoU（CIoU）损失，从而加快了收敛速度，提高了性能。通过将DIoU和CIoU损失合并到YOLOv3、SSD和Faster RCNN等最新的目标检测算法，在IoU度量方面和GIoU度量方面实现了显著的性能提高。而且DIoU很容易地应用到非最大抑制(non-maximum suppression,NMS)作为准则，进一步促进性能提升。
事实上大部分程序员并没有系统化的学习过，也有很多人并没有机会好好运用它。所以，如果拉一个工作多年的程序员讨论，对方未必能说出个所以然。
AI 科技评论按：今年下半年，SQuAD 2.0 横空出世。基于 U-net 的一众模型纷纷获得了优异的成绩（截至到 BERT 屠榜之前）。一篇来自 betterlearningforlife.com 的文章对 SQuAD 2.0 进行简要的介绍，并以问答的形式介绍了计算语言学与 U-net 模型相关的一些问题。 AI 科技评论全文编译如下。
AntDB的内存管理在开发时，使用了内存上下文机制来实现内存管理。本文就从AntDB的内存上下文机制出发，解析内存上下文的实现原理。
反应堆开发模型被绝大多数高性能服务器所选择，上一篇所介绍的IO多路复用是它的实现基础。定时触发功能通常是服务器必备组件，反应堆模型往往还不得不将定时器的管理囊括在内。本篇将介绍反应堆模型的特点和用法。
官方链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nhB7Hsjz_aLkSrUT0mqHWw
自然语言处理( NLP )是信息时代最重要的技术之一，也是人工智能的重要组成部分。NLP的应用无处不在，因为人们几乎用语言交流一切：网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、医疗报告等。
进程和线程这两个话题是程序员绕不开的，操作系统提供的这两个抽象概念实在是太重要了。
国际语义评测研讨会（International Workshop on Semantic Evaluation, SemEval）是由ACL下属的SIGLEX主办，是全球范围内影响力最强、规模最大、参赛人数最多的自然语言语义评测竞赛。
来源一:Using typedef to Curb Miscreant CodeTypedef 声明有助于创建平台无关类型，甚至能隐藏复杂和难以理解的语法。不管怎样，使用 typedef 能为代码带来意想不到的好处，通过本文你可以学习用 typedef 避免缺欠，从而使代码更健壮。typedef 声明，简称 typedef，为现有类型创建一个新的名字。比如人们常常使用 typedef 来编写更美观和可读的代码。所谓美观，意指 typedef 能隐藏笨拙的语法构造以及平台相关的数据类型，从而增强可移植性
这很简单。 那么扩展一下，我们说任何值都可以放到一个上下文中。 现在你可以把上下文想象为一个可以在其中装进值的盒子：
自 ChatGPT 火爆以来，有关其取代搜索引擎的讨论不绝于耳，微软更是直接 ChatGPT 融入到 Bing 以对抗 Google。近日，来自华盛顿大学的两位教授给出了他们的回答：“ChatGPT 和 LaMDA 之类的大型语言模型并不适合作为访问信息的渠道”。 原文链接：https://iai.tv/articles/all-knowing-machines-are-a-fantasy-auid-2334 作者 | Emily M. Bender，Chirag Shah 译者 | 弯月 责
你每收到一个顾客的投诉，就有大约26个人对你的公司不满，但是他们选择沉默。如果你不采取适当的行动，你很可能会失去这些客户。
final是在PHP5版本引入的，它修饰的类不允许被继承，它修饰的方法不允许被重写。
作者 | 翁嘉颀 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】在人机交互过程中，人通过和计算机系统进行信息交换，信息可以是语音、文本、图像等一种模态或多种模态。对人来说，采用自然语言与机器进行智能对话交互是最自然的交互方式之一，但这条路充满了挑战，如何机器人更好的理解人的语言，从而更明确人的意图？如何给出用户更精准和不反感的回复？都是在人机交互对话过程中最为关注的问题。对话系统作为NLP的一个重要研究领域受到大家越来越多的关注，被应用于多个领域，有着很大的价值。 本期
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