本篇文章我们介绍了git pull的用法，明白了它有merge和rebase两种模式。默认情况下，它使用的是merge。使用merge的方式拉取代码会导致git历史变得复杂，不利于维护和溯源。因此，建议使用rebase的方式拉取代码。我们只需要做如下设置即可设置完成后，你就可以放心的使用git pull了，不用在被git老手或者版本管理员给diss咱们git命令不精通了^_^, 下面这张图大家可以

Spark MLlib 是 Spark 的机器学习 (ML) 库。它的目标是使实用的机器学习变得可扩展且易于使用。

一个大规模的对话层级自动幻觉评估基准，旨在评估大语言模型在对话中识别幻觉的能力及其产 生幻觉的倾向。该数据集包含186089个问题-答案对，这些问答对 是从7680对电影情节中创建的，每对情节来自于同一部电影的两个版本（从一个版本的情节中创建问 题，并从另一个版本中提取或合成答案）。APPS包含从不同开放访问编码网站 （如Codeforces、Kattis等）收集的10,000个平均问题长度为29

先来看下wiki百科对于工作流的定义：工作流（Workflow），是对工作流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括描述。工作流建模，即将工作流程中的工作如何前后组织在一起的逻辑和规则，在计算机中以恰当的模型表達并对其实施计算。工作流要解决的主要问题是：为实现某个业务目标，利用计算机在多个参与者之间按某种预定规则自动传递文档、信息或者任务。为什么称之为“流”，则是各个节点通过内外部驱动触发引起节点

上一篇文章（）介绍了什么是AI agent，以及AI agent的应用原理，今天我们就用Python来简单实现一个问答的 agent。

AI Agent技术栈梳理模型服务存储工具与库智能体框架智能体托管与服务在人工智能领域持续演进的当下，AI 智能体技术栈正逐渐崭露头角。智能体软件生态系统在内存管理、工具使用、安全执行和部署等方面都取得了显著进展。

摘要：Meta推出的"即时测试(JiT Testing)"系统通过AI技术革新自动化测试流程。该系统利用LLM分析代码变更意图、生成针对性测试用例，并采用三重评估机制过滤假阳性，将严重bug捕获率提升至传统方法的4倍。实际应用中成功拦截4个可能导致生产故障的bug，同时减少70%人工审查负担。这种AI驱动的测试范式将重塑QA角色，成为未来AI开发工具的核心竞争力。尽管存在业务适

对于测试人员来说，使用python进行语序那脸数据操作太正常不过了，那python语言下使用transformer库进行预训练从哪里开始呢，下面我们就一步一步带大家使用Transformers库（Hugging Face）进行预训练语言模型的应用涉及几个步骤：1、安装库包括 transformer库、pytorch库、TensorFlow 库、spacy（用于中文/英文语法分词）检查是否安装成功：

大模型的幻觉，即是指大模型的生成结果中包含了无根据的或错误的内容，生成结果中不可避免的存在着事实编造，这类问题被称为幻觉问题。模型能力越强大，生成结果的语言越流畅，与用户的交互越自然，用户就越不容易分辨出结果的真伪，幻觉问题的潜在危害性就越大。幻觉一词来自英文文献中的 "hallucination" 的翻译，根据 Merriam Webster 词典的解释，幻觉是无根据的或错误的表达或看法（an

一个大规模的对话层级自动幻觉评估基准，旨在评估大语言模型在对话中识别幻觉的能力及其产 生幻觉的倾向。该数据集包含186089个问题-答案对，这些问答对 是从7680对电影情节中创建的，每对情节来自于同一部电影的两个版本（从一个版本的情节中创建问 题，并从另一个版本中提取或合成答案）。APPS包含从不同开放访问编码网站 （如Codeforces、Kattis等）收集的10,000个平均问题长度为29