角色和目标你是一个智能知识检索助手。你的任务是分析提供的文档或网址，为用户查询提取最相关的信息。# 指令1. 仔细分析用户的查询，确定关键概念和要求。2. 在提供的来源中搜索相关信息，并在“content”字段中输出相关部分。3. 如果你在文档中找不到必要的信息，返回“isIrrelevant: true”，否则返回“isIrrelevant: false”。# 约束- 不要超出可用数据进行假设-

谷歌的Gemma 3是一款开源大语言模型（LLM），聚焦性能、效率与功能提升，为开发者带来全新体验。它有10亿、40亿、120亿和270亿参数等多种规模版本，开发者可以灵活按需选择。多模态融合：能处理文本和图像，拓展应用边界。超大窗口：12.8万上下文窗口，擅长处理长文档和深度推理。灵活扩展：多种参数规模，适配不同场景和硬件。本地优化：单GPU可运行，减少云依赖。性能优越：在数学、编码和推理上超越

该自动化脚本可以监控复制的所有内容，将复制的每个文本无缝地存储在一个时尚的图形界面中，这样就不必在无尽的标签页中搜索，也不会丢失一些有价值的信息。无论是作为 "红队 "的一员在执行任务，还是在 "蓝队 "中坚守阵地，这个脚本都能为你提供有用的便利工具。其最棒的地方在于它是一个网络应用程序，只需稍作改动，就可以将它部署到云存储上，随时随地访问所有密码，而无需担心安全问题。

大家好，使用Python编程一段时间后，或许对StackOverflow也变得熟悉，可能就会想要一些脚本来提升编程水平。本文将介绍20个实用的Python脚本，它们不仅能帮助提升能力，还能自动化那些看似不可能的任务，甚至解决未曾意识到的问题。

大家好，Python自动化简化了日常编程任务，同时更激发了探索创新解决方案的热情。本文将介绍10个精心挑选的自动化脚本，帮助大家提升工作效率和优化操作流程。

大家好，你是否曾想过，为什么别人可以使用AI图像生成技术生成如此逼真的人脸，而自己的尝试却充满了错误和瑕疵，让人一眼看出是假的。尝试过调整提示和设置，但似乎仍无法与他人的质量相匹配。本文将带大家了解使用Stable Diffusion生成超逼真人脸的3个关键技巧。首先将介绍提示工程的基础知识，帮助使用基础模型生成图像。接下来，将探讨升级到Stable Diffusion XL模型后，如何通过更多的

大家好，Python凭借其简单和通用性，能够为解决每天重复同样的工作提供最佳方案。本文将探索10个Python脚本，这些脚本可以帮助自动化完成任务，提高工作效率。无论是开发者、数据分析师还是仅仅想简化工作流程的普通用户，这些脚本都能提供帮助。

监督微调（SFT）是在有标签的数据集上对预训练模型进行进一步训练的过程，使其能够专门用于特定任务，如客户支持、医疗问答或电商推荐。

大家好，在生成式人工智能（GenAI）的应用领域，检索增强生成RAG是当之无愧的热门技术。RAG 能够赋能企业充分挖掘大语言模型（LLM）的潜力，依托企业内部的知识库，如各类文档、报告和手册等，精准且高效地解答用户的各种问题。不过，搭建 RAG 系统并非易事，颇具挑战性，相关技术知识储备是绕不开的 “门槛”。正因如此，很多技术爱好者和企业都在寻找更简便的搭建方法。本文将介绍使用开源平台 Dify

此外，大家对手机拍照中的美颜功能并不陌生，除了准确识别五官的位置，手机还能在拍照时就针对性地对眼睛、鼻子、皮肤等进行相应的美颜，省去了人们在拍照之后还要花时间去处理图片的烦恼。我们在看电影时一定都见过这样的场景，在一个人流量巨大的场所（比如机场），警察为了追踪一个罪犯，在监控室中将罪犯的头像与监控器中的人脸进行比对。一款名为Kinect 的带有深度传感器的摄像头能够捕捉这个人做出的动作，根据不同的