本篇帖子回顾了 Dev Containers 扩展的核心功能以及设置它的一般要求。此外，我们看到了如何使用模板将 Dev Containers 设置文件添加到项目中。这只是 Dev Containers 扩展功能的冰山一角。在接下来的帖子中，我们将深入研究文件的核心功能，并了解我们如何自定义容器和环境设置。这包括使用 Dockerfile、设置环境变量，以及使用 Docker Compose 启动

原文：towardsdatascience.com/generative-ai-design-patterns-a-comprehensive-guide-41425a40d7d0?

无论你是第一次学习算法，还是在探索令人兴奋的 LLM（大语言模型）领域，或者刚刚被指派要重构团队的数据技术栈：在没有或几乎没有相关经验的情况下迎接挑战，需要付出相当的勇气和毅力。让我们卷起袖子，开始吧！正如我们之前提到的，我们很高兴发布新作者的文章，因此如果你最近写了一篇有趣的项目实践、教程或关于我们核心话题的理论反思，别犹豫，

为了改善这一点并使 GAN 更加容易为更广泛的受众所接受，在这段简短的讨论和 GAN 模型示例中，我们将采取一种不同且更实用的方法，重点是生成数学函数的合成数据。这里的问题是，对于相同的输入，它总是生成相同的输出（想象一个生成图像的模型，它生成一个逼真的图像，但总是相同的图像，这并不太有用）。它的角色是仔细审视接收到的数据，并为该数据的真实性分配一个概率分数。

原文：towardsdatascience.com/generative-ai-is-a-gamble-enterprises-should-take-in-2024-9120e54f6349?

对于我们的解决方案，我们将采用代理驱动的方法。传统的 LLMs 有一个简单的思维流程：问答。通过代理，引入了一种更符合逻辑、类似人类的方法，以推理为中心。具体来说，我们将探索在我们的用例中一个ReAct（推理 + 行动）代理。通过 ReAct 代理，我们允许在采取行动之前进行观察和思考（推理）。我们如何启用这个代理，它与传统的 LLMs 有何不同？我们为这个代理提供了工具，这些工具本质上提供了访问

AI 无处不在。每天至少与一个大型语言模型（LLM）互动一次是很困难的。聊天机器人就在这里，它们存在于你的应用中，帮助你写出更好的内容，撰写电子邮件，阅读电子邮件……好吧，它们做很多事情。我认为这并不坏。事实上，我的观点正好相反——至少到目前为止。我捍卫并倡导在日常生活中使用 AI，因为让我们同意，它让一切变得更容易。我不必花时间反复阅读文档来查找标点符号问题或打字错误。AI 会帮我完成这些。我不

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搜索的未来无疑与人工智能紧密相连。大多数用户很快将探索并适应这种新的查找和获取信息的方式，而数据和技术素养将成为降低虚假信息、偏见、歧视和较小批判性思维风险的关键。随着搜索引擎演变成回答机器，公司需要调整其策略以保持可见性和相关性。将会有越来越多的需求来开发确保其内容被适当索引、可检索并由人工智能驱动的搜索引擎生成的技术。对于提供搜索功能的公司来说，也有机会探索基于人工智能的搜索能为他们的用户带来

原文：towardsdatascience.com/gen-ai-safety-landscape-a-guide-to-the-mitigation-stack-for-text-to-image-models-0848eb613ce5?