登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
一、AI 编程简介1、GPT 大模型 可 替代的工作特点 - " 输入文本 -> 输出文本 "2、大模型 的 编程能力3、GPT 大模型 进行编程工作 的优缺点4、AI 编程技巧5、提示工程 应用于 AI 编程6、AI 编程的适用场景二、使用 GitHub Copilot 插件进行 AI 编程1、GitHub Copilot 简介2、GitHub Copilot 软件购买3、PyCharm 中安装
扁鹊-1.0（BianQue-1.0） 是一个经过指令与多轮问询对话联合微调的医疗对话大模型。我们经过调研发现，在医疗领域，往往医生需要通过多轮问询才能进行决策，这并不是单纯的“指令-回复”模式。用户在咨询医生时，往往不会在最初就把完整的情况告知医生，因此医生需要不断进行询问，最后才能进行诊断并给出合理的建议。基于此，我们构建了扁鹊-1.0（BianQue-1.0），拟在强化AI系统的问询能力 ，
回顾这次事件，虽然过程一波三折，但庆幸我们没有被 “温水煮青蛙”，及时止损。这次的惨痛教训也让我们更加深刻地认识到，在复杂的容器环境中，Kernel 的每一个细微参数都可能带来致命影响。默认配置一定要设置合理，不能存有侥幸。无限制的内存很可能就是定时炸弹；要警惕打印超长日志的情况，在应用侧做好长度截断。但底层程序也要有自我保护；监控警报、资源曲线、节点指标，是异常的第一发现者。再结合运维同学的经验
目前火热的AIGC到底是什么，目前赛道里主要哪些产品能够提供给我们使用
VUE3和SpringBoot实现ChatGPT页面打字效果SSE流式数据展示，你能看到本篇博文，那你就是找对地方了。百度上很多都是使用SseEmitter这种方式，这种方式使用的是websocket，使用这种方式就搞复杂了，会为后面项目分布式布署上埋下坑，什么坑，下面会说明。要实现【VUE3和SpringBoot实现ChatGPT页面打字效果SSE流式数据展示】这种效果，其实就是要使用SSE这种
网关对于云和应用而言是个非常非常核心的组件，随着我们规模的不断扩大也会出现很多新的挑战，我们希望能和上下游社区建立紧密的合作，让开源网关能得到更好的发展，让更多开发者受益。以上列举的很多网关都很优秀，Sealos 没用不代表项目不厉害，只是我们的场景苛刻且奇葩，真的在公网环境能支持多租户的网关并不多，所以各位看官还是要从自己的场景出发，我们的选型仅作参考，同样 Sealos 本身也会以一个开放心态
单机操作系统大家应该都知道吧？Windows、macOS、Linux 这些都属于单机操作系统，为什么叫单机操作系统呢？因为他的内存啊，CPU 啊，都在一台机器上，你不可能用其他机器的内存和 CPU。那么什么是云操作系统呢？就是把一群机器的 CPU 和内存看成一个整体，然后给用户提供一个交互界面，用户可以通过这个交互界面来操作所有的资源。懂 K8s 的玩家可能要说了：这个我懂，K8s 就可以！如果我
通过在MacBook上使用k8sGPT扫描Minikube集群，我们可以快速发现和解决Kubernetes集群中的潜在问题。Minikube提供了一个方便的本地开发环境，而k8sGPT则为集群的健康和优化提供了强有力的支持。希望这篇文章能帮助你在使用Kubernetes时更加得心应手。如果你还没有尝试过k8sGPT，强烈推荐你在你的开发环境中试试它。
多租户成熟了才能算作是一朵真正的云，才能把云的威力发挥到九成以上。面对公网这一极其复杂和不可预测的环境，Sealos不仅实现了多租户的隔离和安全，还在保障高效运行的同时，降低了成本。且底层使用了非常多优雅的技术方案，彻底解决企业所有开发者共享一朵云的需求。
本文以百亿大模型FLAN-T5 XXL为例，展示如何使用DeepSpeed+Transformers来快速上手百亿参数模型的微调。FLAN-T5是经过instruction tuning的T5模型，关于instruction tuning可以看文章【自然语言处理】【ChatGPT系列】FLAN：微调语言模型是Zero-Shot学习器。本文选用FLAN-T5 XXL模型作为示例，该模型参数量约为
本文全面介绍了开源数据分析平台 Metabase，从功能特性到应用场景，从安装部署到使用操作，深入探讨了 Metabase 在企业数据分析中的方方面面。Metabase 凭借其灵活的部署方式、强大的数据连接能力、直观的可视化查询界面、精美的仪表盘展示以及细粒度的权限管控等特性，可以帮助企业快速搭建起一套自助式的数据分析平台。无论是管理层、业务人员、运营专家还是数据分析师，都能在 Metabase
全新的时代，AIGC（Artificial Intelligence Generative Content，即人工智能生成内容）正在重新塑造着内容创作生态。当常识能被机器识别，当艺术被重新定义，当创意不再需要人工，广告营销行业将迎来一场生产变革巨浪。数英将持续聚焦AIGC领域，通过资讯分享、认知科普、方法总结、深度访谈等，带领大家多方位了解AIGC。本期内容，我们将梳理22个AI基础概念，带你搞清
一、接口概念1、接口类型 - 人机交互接口 / 应用程序编程接口2、人机交互口的发展 - 命令行 -> 图形界面 -> 语言界面 -> 脑机3、应用程序编程接口的发展 - 本地 -> 远程 -> 自然语言接口二、AI 大模型缺陷与补救措施 - 函数调用 Function Calling 引入1、AI 大模型原理2、AI 大模型缺陷3、函数调用 Function Calling 引入4、" 真逻辑
然而，GPT-5的发布时间尚不确定，其中一个原因是它的发布可能取决于OpenAl内部的安全研究进展。对于GPT-5的发布时间，GeordieRybass的预测可以作为参考，他预测GPT-5或类似模型可能在2024年春末或初夏发布。尽管如此，GPT-5仍然会借鉴过去的经验，尽可能获取更多的高质量数据。例如，GPT-3和Palm 等模型的参数数量远超出其实际需求，它们实际上更需要大量高质量的数据。有望
s.suolj.com - （支持文心、科大讯飞、智谱等国内大语言模型，Midjourney绘画、语音对讲、聊天插件）国内可以直连，响应速度很快 很稳定 https://seboai.github.io - 国内可以直连，响应速度很快 很稳定 http://gpt1.v2.ikmai.cn - 国内可以直连，响应速度很快 很稳定 https://amgpt4.github.io - 国内可以直
本文给出了Chat Completions模型中Function calling功能的背景，然后详细讲解了Function calling的实现过程。这包括如何构建Chat外部函数库，包括字符串形式、Json形式和函数形式的传入，还解释了如何定义functions，包括JSON与JSON Schema对象和构建外部函数的Json Schema描述。最后，对Function calling的功能实现
欢迎学习面向开发者的大模型手册 - LLM Cookbook
AMiner 发布《全球十个大模型核心团队成员分析报告》，旨在为大模型领域的相关人员在今后的研究交流、人才引进提供参考。
美国当地时间4月18日，Meta 在官网上发布了两款开源大模型，参数分别达到 80 亿 (8B) 和 700 亿 (70B)，是目前同体量下性能最好的开源模型，而且直接逼近了一线顶级商业模型 GPT-4 和 Claude3。然后点击右上角的「部署应用」，部署完成后，直接点击应用的「详情」进入该应用的详情页面，等待实例状态变成 running 之后，点击外网地址即可打开 Lobe Chat 的可视化
ChatGPT
——ChatGPT
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
ZA技术社区
智源数据社区
云原生
GitCode 开源社区
K8S/Kubernetes
松山湖开发者村综合服务平台
西安城市开发者社区
开放原子开发者工作坊
