人工智能愈加发达，愈加智能化。目前，它已经能够帮助识别人脸，可根据人的心情好坏音乐，甚至能够代替人类驾驶汽车。尽管智能机器的概念自古已有，不管是在东方的神话故事还是西方的希腊神话中都有记载，但直至近几十年，科学界才在AI的实际应用中取得重大突破。 随着亚马逊在智能扬声器Echo中引入人工智能Alexa，AI在消费领域的应用在过去几年中急速扩张。商业领域也开始探索AI在大数据分析中的用途，特别是在客户关系管理、市场营销等领域。全球大多数科技巨头都注意到这个趋势，并在通过内部投资研发或收购初创企业的方式涉足AI
红帽 Ansible Lightspeed 借助 IBM 的 AI 技术，可以极大地减轻使用 Ansible 作为基础设施即代码相关的许多软件配置和管理任务的负担。
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 科幻中有机器人三原则，IBM说不够，要十六原则 。 最新大模型研究工作中，以十六原则为基础，IBM让AI自己完成对齐流程。 全程只需300行（或更少）人类标注数据，就把基础语言模型变成ChatGPT式的AI助手。 更重要的是，整个方法完全开源，也就是说，任何人都能按此方法，低成本把基础语言模型变成类ChatGPT模型。 以开源羊驼LLaMA为基础模型，IBM训练出Dromedary（单峰骆驼），在TruthfulQA数据集上甚至取得超越GPT-4的成绩
android studio3.2预览版本已经发布了，下面这些功能在最新的版本已经提供，但可能尚未在测试版本中发布渠道中提供。 什么是新的助理 Android Studio 3.2有一个新的Assistant面板，可以通知您有关Android Studio的最新更改。 如果检测到有新信息要显示，那么当您启动Android Studio时，该面板将打开。您还可以通过选择Help> Android Studio中的新增功能来打开“Assistant”面板 。 Android Jetpack Android
雷锋网按：本文摘选自长城证券报告——互联网迎来AI 时代，海外科技巨头争先布局：人工智能深度报告（国外篇一），在未改变原意的基础上略有删减。 PC互联网时代的企业核心竞争力为软件产品的快速反应能力，移动互联网时代是构建移动端的生态系统，人工智能时代则更为依赖 AI 核心技术。 AI技术拥有两大要素： 核心技术平台 数据循环 只有将 AI 技术与数据结合，才可形成实用性的业务。本文主要侧重于介绍IBM、Google在基础层、技术层、应用层全面布局AI，并对其扩展应用场景等内容进行介绍。 IBM——Watso
原文标题：50 Killer AI Project 编译：言泽 作者：Steffi S 本文为大家带来50个当下正火的AI项目，总有一个会让你感兴趣。 这个世界上我们所创造的所有技术其实都只为一个目的而服务——“一步一个脚印地让生存更轻松”，但现在，事情的发展似乎有些停滞不前了。 毋庸置疑的是，数据的有效利用可以让我们清楚地了解正在发生的事情，解决现有的关键案例，并为未来带来创新性的应用。所以拥有的数据越多，使用人工智能和机器学习技术，就可以更高效的处理流程。 但是，现在的我们似乎走进了一个误区—
关键时刻，第一时间送达！ 这个世界上我们所创造的所有技术其实都只为一个目的而服务——“一步一个脚印地让生存更轻松”，但现在，事情的发展似乎有些停滞不前了。 📷 毋庸置疑的是，数据的有效利用可以让我们清楚地了解正在发生的事情，解决现有的关键案例，并为未来带来创新性的应用。所以拥有的数据越多，使用人工智能和机器学习技术，就可以更高效的处理流程。 但是，现在的我们似乎走进了一个误区——不应该把所有的技术改进用于消除人为力量的干预，而应该充分利用它们来节省我们的“宝贵时间”。也就是意味着，技术的进步并不是要根除人才
机器之心报道 编辑：Panda 用最少的人类监督，从零实现原则驱动的大语言模型的自对齐，IBM 研究院淦创团队在这方面取得了新的成果。他们的结果表明，仅仅通过不到300行的人工标注，他们的方法（即SELF-ALIGN）便能让一个65B的LLaMA基础语言模型在TruthfulQA上超越GPT-4。 大语言模型（LLM）除了性能强大之外，可靠且符合道德伦理也至关重要。为了确保大语言模型实现这些目标，需要它们的输出与人类的意图保持一致。我们通常把这个任务称为对齐（alignment）。 为了满足这一需求，Cha
Elastic 利用其多年的机器学习专业知识以及与生成式 AI 平台的集成，通过相关且上下文感知的 AI 驱动的见解来改变可观察性。Elastic AI Observability 助手（现已提供技术预览版）由 Elasticsearch 相关引擎 (ESRE) 提供支持，可增强对应用程序错误、日志消息和警报的理解，同时提供最佳代码效率的建议。此外，Elastic AI Assistant 的交互式聊天界面允许 SRE 在一个地方进行交互式聊天和可视化所有相关遥测，同时还利用专有的内部信息进行修复。
我当然听说过 lambda 演算，但直到我读了这本书 《类型和编程语言》（Types and Programming Languages） 我才体会到其中美妙。
参与IBM的“第八格”技术论坛，体验了一把基于Bluemix如何快速将一个IOT服务应用开发出来，用Node－red工具创建一个可视化应用。 NODE-RED 是由IBM开源的，基于Node构建的浏览器流程编辑器。 在体验的时候，Bluemix 集成的的NODE-RED服务，集成了IBM Watson的一些能力，使得开发可直接使用watson的一些独有的能力，这些能力可以方便开发者快速将端的使用范围扩大。 Bluemix将IT开发过程中的所有东西抽象成两样东西，Application与Service，程序开
OpenAI在11月6号的开发者大会上，除了公布了gpt4-v、gpt-4-turbo等新模型外，还有一个assistants-api，基于assistants-api开发者可以构建自己的AI助手，目前assistants-api有三类的工具可以用。首先就是之前大火的代码解释器(Code Interpreter)，这个在chatgpt-plus会员上线的时候大火了一把。其次就是文件检索(Retrieval)，利用Retrieval你可以在assistants中外挂自己的知识库。还有就是函数调用了，这个就不在多说了。assistants-api目前还处于beta版本，但从OpenAI的规划来看，后续应该是会支持DALLE3、gpt4-v甚至是plugin的，我们可以期待下。
大家都知道进程是操作系统资源分配的基本单位，有独立的内存空间，线程可以共享同一个进程的内存空间，所以线程相对轻量，上下文切换开销也小。虽然线程已经比较轻量了，但还是占近1M的内存，而今天介绍的有“轻量级线程”之称的Goroutine，可以小至几十K甚至几K，切换的开销更小。
AI 科技评论按：本文来自袁峻峰的投稿。袁峻峰，蚂蚁金服人工智能部，复旦金融学硕士，FRM金融风险管理师。10年以上从事金融IT相关领域工作经验，包括国内银行间市场金融产品（包括衍生产品）的量化分析、市场风险管理以及相关系统实现等。目前从事并关注于金融领域机器学习相关主题与应用。 对于闲聊机器人来说，如果告诉其你失恋了，能回个“蓝瘦，香菇”。那这聊天机器人挺牛。一定是经常更新训练数据，与时俱进。但回过来一想，求之不得的忧伤，恒久远已，天下之才独占八斗并且贵不可言的陈思王曹植，不也因为求不得写了篇《洛神赋
数据流图(DFD)提供了系统内信息流(即数据流)的可视化表示。通过创建一个数据流图，您可以告诉参与系统流程的人员所提供和交付的信息、完成流程所需的信息以及需要存储和访问的信息。数据流图在软件工程中得到了广泛的应用。您可以在信息系统建模中使用DFD。本文以客户服务系统为例，对数据流图(DFD)进行了描述和说明。
大概一个星期之前，OpenAI“全面”开放了，因为之前的用户要先加入他们的等待列表，然后等待被选中。 不过现在，只要符合“一定条件”的用户，都可以直接登录并使用功能，每个人默认账号有一定的金额，可以对OpenAI的功能进行测试。
在最新的Elastic Stack 8.8.1 版本中，Elastic推出了 Elastic Security Assistant 和 Generative AI 连接器。这是一款开放、生成式的人工智能助手，由Elasticsearch Relevance Engine（ESRE）驱动。通过这个AI助手，我们可以使网络安全普惠化并适用于各种技术能水平的用户。通过使用预构建的推荐提示工程，并为LLM 提供由Elasticsearch检索和分析得出的特定上下文，用户可以轻松完成告警内容摘要，告警处理建议、查询语句生成、代理集成建议等工作。
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”。
对不少IT人员来说，每天与Kubernetes交互的机制一般是通过kubectl——一种命令行工具。kubectl主要用于与Kubernetes API服务器通信，以在Kubernetes中创建、更新和删除工作负载。本教程的目的是概述您可以使用的一些常用命令，并提供管理Kubernetes的良好起点。
可以看到。catch捕获到了第一个错误，在这道题目中最先的错误就是runReject(2)的结果。如果一组异步操作中有一个异常都不会进入.then()的第一个回调函数参数中。会被.then()的第二个回调函数捕获。
新手程序员总是把大量的时间用在学习编程语言上，学习语法，技术和开发工具，他们认为如果掌握了这些就是一个优秀的程序员。
多语家庭正变得越来越普遍，有一些研究发现多语人口已经超过单语人口，而且这个数字还将继续增长。随着多语用户数量的不断增加，开发能够同时支持多种语言的产品比以往任何时候都更加重要。
这里直接选用h2oGPT的论文摘要部分：建立在大型语言模型 (LLM) 之上的应用程序，如 GPT-4，由于其在自然语言处理方面的人类水平的能力，代表着人工智能的一场革命。然而，它们也带来了许多重大风险，例如存在有偏见的、私人的或有害的文本，以及未经授权包含受版权保护的材料。我们介绍了 h2oGPT，这是一套开放源代码的代码库，用于基于生成性预训练transformer (GPT) 创建和使用 LLM。该项目的目标是创建世界上最好的、真正的开源方法，以替代封闭源代码方法。作为令人难以置信和不可阻挡的开源社区的一部分，我们与令人难以置信的和不可阻挡的开源社区合作，开源了几个经过微调的 h2oGPT 模型，参数从 70 亿到 400 亿，准备在完全许可的 Apache2.0 许可证下用于商业使用。我们的版本中包括使用自然语言的 100 XMATHX PC 私人文档搜索。开源语言模型有助于推动人工智能的发展，使其更容易获得和值得信任。它们降低了进入门槛，允许个人和团体根据自己的需求定制这些模式。这种公开性增加了创新、透明度和公平性。需要一个开源战略来公平地分享人工智能的好处，而 H.O.ai 将继续使人工智能和 LLMS 民主化。
几日前，随着CES 2019的落幕，主办方发布了一份全球消费科技市场2019-2022年预测报告。报告显示，在宏观科技趋势上，人类从2000年进入数字时代、2010进入互联时代，并将于2020年进入数据时代。
作者 | 袁峻峰 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 需要什么样的智能助理，是《棋魂》中的佐为还是蜡笔小新？ 对于闲聊机器人来说，如果告诉你失恋了，能回个“蓝瘦，香菇”。那这聊天机器人挺牛。一定是经常更新训练数据，与时俱进。但回过来一想，求之不得的忧伤，恒久远已，天下之才独占八斗并且贵不可言的陈思王曹植，不也因为求不得写了篇《洛神赋》。诗经中也有“汉有游女 不可求思”, ”求之不得 寤寐思服”的句子。王菲的歌词中也有”思念是一种很玄的东西，如影随形，无声又无息出
对于闲聊机器人来说，如果告诉其你失恋了，能回个“蓝瘦，香菇”。那这聊天机器人挺牛。一定是经常更新训练数据，与时俱进。但回过来一想，求之不得的忧伤，恒久远已，天下之才独占八斗并且贵不可言的陈思王曹植，不也因为求不得写了篇《洛神赋》。诗经中也有“汉有游女 不可求思”, ”求之不得 寤寐思服”的句子。王菲的歌词中也有”思念是一种很玄的东西，如影随形，无声又无息出没在心底，转眼吞没我在寂默里，我无力抗拒，特别是夜里，想你到无法呼吸”。这么多样的表达。情感是难以描述的，“我们的精神状态是如此复杂，只能以类比的方式来描述”[1]，中国历来的文人墨客最是擅长比兴手法，我们不排除“蓝瘦，香菇”是一种表达，但中文中那么更优美的表达也不该忽略。而按目前基于大量聊天样本，当客户反馈时既为正样本，通过深度学习RNN之类的模型解决Sequence2Sequence的问题。如能学到一个机智对话的蜡笔小新已是很赞，而且目前也还有很长的路。
AI科技评论按：很多读者在思考，“我和AI科技评论的距离在哪里？” 答案就在文末。 图片来源：CNET AI科技评论按：在谷歌 I/O 2017大会开始之前，各大媒体就频频猜测Google Assis
在过去的两个月里，随着 Thoughtworks 内部的大规模 AI 辅助软件交付（AI4SoftwareDelivery）的展开 —— 在全球，有上千名的 Thoughtworker 这一个涉及不同角色、不同地区，以及几十场内部分享的活动。
机器学习是人工智能的核心，旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中，比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现，人工神经网络在我们日常生活中的APP（比方说语音助手）和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解，所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同，人脑更加强大
由于使用AI Assistant是和 OpenAI API在交互，每个人使用工具的水准不一样（小二哥也是才入门）。
我们在上篇文章中讲到了sync.WaitGroup类型：一个可以帮我们实现一对多 goroutine 协作流程的同步工具。
重磅消息：JetBrains全家桶AI Assistant激活震撼上线，立即体验AI Assistant编程时代！
上篇文章将Prompt提示工程大体概念和具体工作流程阐述清楚了，我们知道Prompt工程是指人们向生成性人工智能（AI）服务输入提示以生成文本或图像的过程中，对这些提示进行精炼的过程。生成人工智能是一个根据人类和机器产生的数据训练的机器人，它不具备筛选你正在交流的内容以理解你实际在说什么的能力。也就是说你说的就是你得到的。那么我们使用Prompt在不进行高成本的调参，显得尤为重要，因此有很多Prompt策略适用于不同的语言大模型中，在图像大模型中Prompt策略可谓是核心必学科目了。那么本章我们将了解Prompt主流策略有什么。
2023年6月13日，OpenAI针对开发者调用的API做了重大更新，包括更易操控的 API模型、函数调用功能、更长的上下文和更低的价格。
尽管context.Context是Go语言中一个非常重要的概念，也是Go中并发代码的基石，但开发人员有时会对它的使用有误解。根据官方文档的定义，Context会携带一个截止日期，一个取消信号和跨越API边界的值。现在让我们深入研究这个定义并理解与上下文(Context)所有的相关概念。
注意: Dockerfile的指令是每执行一次都会在docker上新建一层,所以过多无意义的层,会造成镜像膨胀过大,上面提到过,可以用&&符号链接命令,这样执行后,只会创建一层镜像
一、利用 commit 理解镜像构成 注意： docker commit 命令除了学习之外，还有一些特殊的应用场合，比如被入侵后保存现场等。 但是，不要使用 docker commit 定制镜像，定制镜像应该使用 Dockerfile 来完成。 如果你想要定制镜像请查看下一小节。 镜像是容器的基础，每次执行 docker run 的时候都会指定哪个镜像作为容器运行的基础。 在之前的例子中，我们所使用的都是来自于 Docker Hub 的镜像。 直接使用这些镜像是可以满足一定的需求，而当这些镜像无法直接满足
在产品中使用LLM的下一阶段，重点是让它们生成的响应/回复更加「超前高速化」(hyper-specific)。
Box 允许将一个值放在堆上而不是栈上，留在栈上的则是指向堆数据的指针。Box 是一个指向堆的智能指针，当一个 Box 超出作用域时，它的析构函数被调用，内部对象被销毁，堆上的内存被释放。
JS的闭包，是一个谈论得比较多的话题了，不过细细想来，有些人还是理不清闭包的概念定义以及相关的特性。
学习笔记|ChatGPT Prompt Engineering for Developers 5
次优的嵌入模型、低效的分块以及缺乏元数据过滤可能会影响LLM响应的相关性。以下是应对方法。
学习zepto.js(Hello World) Zepto是一个轻量级的针对现代高级浏览器的JavaScript库， 它与jquery有着类似的api。 如果你会用jquery，那么你也会用zepto。 昨天听说了zepto.js,正好最近也比较闲,所以就学习一下这个著名DOM操作库,由于本人刚接触这个,但又不想单纯的说如何使用,所以本人会按照API顺序来说明方法如何使用并试着将对于源码的理解写上来; $(): 与jQuery的$()几乎一样,但zepto的选择器是直接使用的
模版文件中使用的variables会被上下文字典中的对应的key的值所替代。 模版文件中使用的tags会被引擎执行一段相应的逻辑。
大家好，我是捡田螺的小男孩，最近一位朋友（6年工作经验）面了腾讯云，以下是面试题和答案。加油，一起卷。
MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会作为深度学习的入门样例。下面大致介绍这个数据集的基本情况，并介绍temsorflow对MNIST数据集做的封装。tensorflow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。在MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字。图片的大小都为28*28，且数字都会出现在图片的正中间。
从 Houdini 12.5 开始，VEX 着色器函数可以调用其他着色器函数。 这种技术可以优化大型着色器的 VEX 编译器和优化器性能，因为在着色器或其他着色器中多次调用的代码可以构建一次并多次使用，而无需额外的运行时开销。
本文介绍的MATCH语法是基于orientdb3.0.x版本，所有的SQL在orientdb3.0.4社区版本自带的数据库demodb下试验，数据模型请参考demodb。本文力求对MATCH做个系统性的讲解，所以文章的第2章节专门对MATCH的语法作了详细的解释。
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