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原创 SwiftUI macOS全球开发资源汇总
你说flash好用，苹果给封杀了。你说h5很灵活，苹果悄悄清洗h5。你说kotlin好用，苹果给你造了Swift。你说flutter好用，苹果就自己造了SwiftUI。苹果的原则很简单，我的世界必须都是我的。作为在苹果世界里面种地的码农，俺们还是要遵守人家都规则，能够native就尽量不要高跨平台，能用苹果制造就不要用google生产。大牛肯定要给你布道跨平台的优势，但是人家在做现象级别的app，可以和苹果讨价还价，而俺们这类普通程序员还是老老实实的用苹果造吧。WWDC2020更新汇总本次次.
2020-08-07 22:41:45
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原创 在 NVIDIA 的 AI 平台上免费访问顶级LLM 使用 Python 免费访问 Llama 3 和其他顶级模型。
Nvidia 有一个 AI 网站，您可以在其中免费访问多种顶级开源大型语言模型，包括 Llama 3 等最新模型。您不仅可以通过类似聊天的界面访问大多数模型，而且通过使用 API 密钥（也是免费的），您可以编写 Python 程序、Javascript 甚至 shell 脚本以在本地系统上运行它将与模型交互，无需先下载它们。
2024-05-07 14:00:55
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原创 打造您自己的人工智能知识库：Wordpress + Ollama + AnythingLLM
需要您的知识库来释放其真正的潜力吗？本指南提供了分步说明，从设置 WordPress 和 Ollama，到配置 AnythingLLM 以及与数据交互。在本教程结束时，您将拥有一个强大的系统，能够将您的专有知识库与开源语言模型集成。
2024-05-07 00:15:00
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原创 AnythingLLM教程系列之 10 AnythingLLM 附带由LanceDB提供支持的私有内置向量数据库
AnythingLLM 是最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的 AI 应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整 ChatGPT，但具有任何 LLM、嵌入模型或矢量数据库。
2024-05-06 12:25:39
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原创 AnythingLLM教程系列之 09 AnythingLLM 支持自定义音频转录提供程序
AnythingLLM 是最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的 AI 应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整 ChatGPT，但具有任何 LLM、嵌入模型或矢量数据库。
2024-05-06 12:22:17
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原创 AnythingLLM教程系列之 08 AnythingLLM 允许您使用大量 LLM 提供商进行聊天和生成人工智能。
AnythingLLM 是最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的 AI 应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整 ChatGPT，但具有任何 LLM、嵌入模型或矢量数据库。
2024-05-06 11:16:28
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原创 AnythingLLM教程系列之 07 嵌入模型是将文本转换为向量的特定类型的模型，可以在向量数据库中存储和搜索，AnythingLLM 支持许多开箱即用的嵌入模型提供程序
AnythingLLM 是最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的 AI 应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整 ChatGPT，但具有任何 LLM、嵌入模型或矢量数据库。
2024-05-06 11:09:46
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原创 AnythingLLM教程系列之 06 AnythingLLM 中的事件日志页面允许用户查看和监控应用程序中发生的各种事件。
AnythingLLM 是最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的 AI 应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整 ChatGPT，但具有任何 LLM、嵌入模型或矢量数据库。
2024-05-06 11:04:15
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原创 AnythingLLM教程系列之 05 AnythingLLM 允许您创建嵌入式聊天小部件，可以使用简单的标签轻松集成到任何网站中
AnythingLLM 是最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的 AI 应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整 ChatGPT，但具有任何 LLM、嵌入模型或矢量数据库。
2024-05-06 10:58:31
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原创 AnythingLLM教程系列之 04 AnythingLLM 允许您以正确的格式导出聊天日志，以构建 GPT-3.5 和 OpenAI 上其他可用模型的微调模型（教程含安装步骤）
AnythingLLM 是最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的 AI 应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整 ChatGPT，但具有任何 LLM、嵌入模型或矢量数据库。
2024-05-06 10:49:59
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原创 AnythingLLM教程系列之 03无代码一路next部署anythingLLM docker （教程含安装步骤）
AnythingLLM 是最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的 AI 应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整 ChatGPT，但具有任何 LLM、嵌入模型或矢量数据库。
2024-05-06 10:29:16
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原创 AnythingLLM教程系列之 02 AnythingLLM 允许您自定义实例的外观和风格，以匹配您的品牌和身份。
默认情况下，当您首次登录 AnythingLLM 并且尚未选择工作区时，您将看到解释 AnythingLLM 的默认消息。使用系统消息输入，您可以模拟系统和用户响应消息。借此机会告诉用户特定工作区的用途 - 或者只是打个招呼！页脚图标可以替换为自定义链接和图标，以提供对相关资源或网页的快速访问。
2024-05-06 08:05:00
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原创 AnythingLLM教程系列之 01 API Access 访问
AnythingLLM 是最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的 AI 应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整 ChatGPT，但具有任何 LLM、嵌入模型或矢量数据库。
2024-05-06 07:59:48
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原创 无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作
AnythingLLM 是最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。
2024-05-06 07:56:35
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原创 使用 Llama3 模型进行关系提取 通过使用 Llama3–70B 创建的合成数据集微调 Llama3–8B 来增强关系提取
关系提取（RE）是从非结构化文本中提取关系以识别各种命名实体之间的联系的任务。它与命名实体识别 (NER) 结合完成，是自然语言处理管道中的重要步骤。随着大型语言模型 (LLM) 的兴起，涉及标记实体跨度和对它们之间的关系（如果有）进行分类的传统监督方法得到增强或完全被基于 LLM 的方法所取代 [ 1 ]。Llama3 是 GenerativeAI 领域的最新主要版本 [ 2 ]。基础型号有 8B 和 70B 两种尺寸可供选择，400B 型号预计很快就会发布。
2024-05-05 09:10:38
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原创 使用生成式人工智能从自然语言中提取信息 使用小型模型高精度提取和构建文本元素
在这篇文章中，我将介绍 Anaplan 最近开发的一个范例，用于从自然语言文本中提取时间信息，作为 NLQ（自然语言查询）项目的一部分。虽然我将重点关注时间提取，但该范式是通用的，适用于解析各种非结构化文本和提取不同的信息模式。这包括命名实体识别、文本到 SQL 转换、数量提取等。该范式的核心在于构建一个灵活的管道，它提供了最大的灵活性，使得可以轻松地微调模型以从语言中任何可想象的表达中提取含义。它基于深度学习模型（变压器），但对我们来说，它实现了 99.98% 的准确率，这对于 ML 方法来说相对罕见。
2024-05-05 08:58:34
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原创 RAG 2.0：你的人工智能分散的大脑刚刚组织起来
RAG 的形式非常简单，涉及选择适当的数据（从公司内部存储）来回答问题并将其提供给大型语言模型 (LLM)。随后，法学硕士可以分析数据并产生响应。RAG 1.0 就像一个团队项目，每个团队成员在自己单独的组件上独立工作，没有太多协调或协作。语言模型是一名团队成员致力于根据自己的知识和理解以及所提供的任何文档生成最终输出/报告。检索器是另一位团队成员，其任务是从书籍或网站等外部来源查找相关信息。知识源就像每个团队成员都可以访问的单独参考资料。
2024-05-05 00:30:00
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原创 将 Llama 3 与 Ollama 和 Python 结合使用 使用 Ollama API 访问这一领先模型
Meta 最近发布的新法学硕士 Llama 3 在人工智能领域引起了轰动。例如，请查看我对下面型号的 70B 版本的评论和测试。在我的测试中，Llama 3 令人印象深刻，但它们是使用聊天界面进行的。如果您想对此模型进行编程以执行有用的任务或使用 Python 创建您自己的模型聊天界面，该怎么办？本文将向您准确展示如何使用 Ollama 来做到这一点。如果您不知道 Ollama 是什么，这是一个允许您在本地下载 Llama 3 等开源模型的网站。
2024-05-04 17:57:32
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原创 使用 Neo4j 和 Langchain 进行知识图创建：详细指南
知识图是组织和集成信息的强大工具。它们提供了一种表示知识的结构化方式，以实体作为节点，以关系作为边缘。这种结构化表示可以实现高效的查询、分析和推理，使得知识图谱在从搜索引擎和推荐系统到自然语言处理和人工智能的广泛应用中具有无价的价值。例如，在人工智能领域，知识图可以通过提供额外的上下文信息来帮助提高机器学习模型的性能。它们可以通过绘制不同单词或短语之间的关系来帮助提高对自然语言的理解。此外，它们还可以通过提供丰富的结构化信息来源来帮助创建更具交互性和智能的人工智能系统，供这些系统利用。以电影数据库为例。
2024-05-04 17:51:25
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原创 每周 AI 和 NLP 新闻 — 2024 年 5月4 日 微软推出Phi 3 Mini、苹果发布OpenELM、Moderna与OpenAI合作
微软推出 Phi-3，这是迄今为止最小的人工智能模型。微软推出了包含 38 亿个参数的新语言模型 Phi-3 Mini，并宣布即将推出的变体，包括分别包含 70 亿和 140 亿个参数的 Phi-3 Small 和 Phi-3 Medium。Phi-3 Mini 的培训方法模仿儿童的渐进学习阶段，利用从简单到复杂的结构和概念的材料课程。Apple 发布了 OpenELM：旨在在设备上运行的小型开源 AI 模型。
2024-05-04 17:42:21
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原创 专家系统发生了什么？
专家系统（ES）是一种将一组“规则”应用于特定情况的技术。ES 的组件如下：工作记忆：变量及其在某个时间点的关联值的集合。通常，变量值取自仪器测量；它们被认为是“事实”。规则：它们具有结构“IF THEN ”，其中可用于修改变量的值。知识库：开发环境的软件供应商提出的格式的规则集合（对此没有详细的标准）。推理引擎：将知识库应用到工作记忆的推理机制。有两种风格：“向后链接”和“前向链接”；第一个模型获取工作记忆中的事实，并尝试找到条件（左侧部分）评估为“真”的规则。
2024-05-04 00:30:00
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原创 微调大型语言模型：根据您的需求定制 Llama 3 8B,需要20个Nvidia A100 的集群成本40万元，云平台10 万美元
自 2022 年 11 月发布以来，ChatGPT 引发了有关大型语言模型 (LLM) 和人工智能功能的广泛讨论。现在很少有人没有听说过 ChatGPT 或没有尝试过它。虽然像 GPT、Gemini 或 Claude 这样的工具非常强大，拥有数百（如果不是数千）亿个参数，并在大量文本语料库上进行了预训练，但它们并不是万能的。这些模型在某些特定任务上存在不足。然而，我们并非没有解决这些任务的方法。我们可以使用较小的开源模型来利用法学硕士的力量，使其适应我们的具体问题。
2024-05-03 19:31:27
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原创 Llama3 Colab 完整指南
Meta Llama 3 是下一代 Llama，现已广泛使用。它具有经过预训练和指令微调的语言模型，具有 8B 和 70B 参数，支持各种用例。这些模型展示了最先进的性能并提供了新的功能，包括改进的推理。该公司的目标是构建与专有模型相媲美的最佳开放模型，解决开发人员的反馈以提高他们的帮助性。目标是使 Llama 3 成为多语言和多模式、具有更长的上下文，并提高推理和编码等核心 LLM 功能的性能。
2024-05-03 13:47:03
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原创 结合 LangChain 和 Neo4j 介绍 GraphRAG
在我关于 LLM 支持的应用程序环境中基于图形的技术的最新文章中，我们探讨了如何在多代理框架的上下文中利用这些数据结构。更具体地说，我们介绍了一个新的 LangChain 库 LangGraph，该库于 2024 年 1 月推出，基于图的数学对象作为代理应用程序的代表性框架。LangGraph的主要目标是克服传统LangChain链的主要限制，即运行时缺乏循环；通过引入类似图的结构可以轻松绕过此限制，该结构可以轻松地将循环引入到链中，这些链在设计上是有向无环图（DAG）。
2024-05-03 13:40:07
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原创 Llama-2 与 Llama-3：模型之间的井字游戏之战 使用 Python 和 Llama-CPP 制定非科学基准
大约在撰写本文的前一周，Meta发布了新的开放式 Llama-3 模型。正如 Meta 所声称的那样，这些是“当今 8B 和 70B 参数尺度上现有的最佳模型”。例如，根据HuggingFace 模型页面，在 MMLU（大规模多任务语言理解）基准测试中，Llama-3 8B 得分为 66.6，而 Llama-2 7B 得分为 45.7。Llama-3 在 CommonSense QA（常识问答数据集）中也获得了 72.6 比 57.6 的分数。
2024-05-03 10:16:56
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原创 Phidata系列教程之01 基本入门安装和设置，Phidata 是一个利用记忆、知识和工具构建人工智能助手的框架。
Phidata 是一个利用记忆、知识和工具构建人工智能助手的框架。让我们看几个例子。
2024-05-03 09:48:51
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原创 打造自己翻译工具之使用 Groq 和 Llama3 构建简单版本的 Google Translate 使用 Python、Gradio 和 AI 在不同语言之间进行翻译
在本文中，我将向您展示如何将超快的 LLM 硬件制造商 Groq 与目前市场上可能最好的 LLM Llama3 结合起来，以完成一些有用的工作。我们将为语言翻译实用程序（Google Translate 的简化版本）构建一个 POC，并将使用 Gradio 构建前端，以便我们的实用程序在本地运行。Gradio 是最好的 Python GUI 工具之一，它将展示 Groq 的速度和 Llama 3 的语言翻译能力。
2024-05-03 09:20:18
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原创 AIGC工具系列之 使用 Phidata 构建 AI 助手 使用函数调用轻松构建 AI 系统(教程含源码)
到目前为止，构建使用函数调用的简单人工智能系统都有些棘手。通常需要对所使用的大型语言模型 (LLM) 的特定 API 规范有深入的了解，并且还需要合理的编码技能标准。Phidata 旨在通过提供一个使用函数调用轻松构建 AI 助手的工具包来简化整个过程，从而弥补这种复杂性。函数调用使 LLM 能够通过调用函数并根据响应智能地选择下一步来执行任务，就像人类解决问题的方式一样。
2024-05-03 09:03:07
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原创 使用 Llama 3 与您的 SQL 数据库聊天
4 月 18 日，Meta 发布了名为 Llama 3 的开源大型语言模型。这篇文章介绍了如何使用 Ollama 和 Vanna.ai 构建由 Llama 3 提供支持的 SQL 聊天机器人。
2024-04-30 21:51:56
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原创 在自己笔记本上使用 Llama-3 生成 PowerPoint — 幻灯片自动化的第一步
在企业界幻灯片无处不在，它经常被用作交流想法和成就的方式。我个人在过去的四年里一直在大型跨国公司工作，制作幻灯片是大多数人每周都会做的事情。如果幻灯片能够有效利用时间，那就不是什么大问题了。有很多人会贬低这一点，但在我看来，幻灯片在大多数公司中消耗了太多时间。员工本可以利用这段时间来实际执行项目和构建东西。
2024-04-30 21:43:38
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原创 使用Ollama Embedding API和SQLite本地数据库将Memory添加到语义内核
详细介绍了使用可以在本地运行的开源模型实现语义内核 (SK) 的经验，无需订阅或 API 密钥。作为 Python 的爱好者，我认识到它通过 LangChain 等工具和 Python 生态系统中的库在推进数据科学和大型语言模型 (LLM) 开发方面发挥的关键作用。然而，部署基于 Python 的工具通常需要云环境，这对于像我这样的独立开发人员来说可能过于昂贵。我的目标是创建免费的开源应用程序，利用 LLM 而不依赖服务器后端，从而实现跨各种平台（包括 macOS、Windows 和 Web）的部署。
2024-04-30 21:34:40
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原创 Apache Kafka + 矢量数据库 + LLM = 实时 GenAI
生成式人工智能 (GenAI) 支持先进的人工智能用例和创新，但也改变了企业架构的外观。大型语言模型 (LLM)、向量数据库和检索增强生成 (RAG) 需要新的数据集成模式和数据工程最佳实践。Apache Kafka 和 Apache Flink 的数据流在大规模实时摄取和整理传入数据集、连接各种数据库和分析平台以及解耦独立业务部门和数据产品方面发挥着关键作用。这篇博文探讨了事件流与传统请求响应 API 和数据库之间的可能架构、示例以及权衡。
2024-04-26 09:32:04
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原创 使用 Bonito v1 生成用于大型语言模型微调的数据集，如何从任何文档生成用于 LLM 微调高质量的综合数据集
论文Bonito 是布朗大学计算机科学系开发的一个开源模型，用于条件任务生成，即将未注释的文本转换为特定于任务的训练数据集以进行指令调整的过程。Bonito 的目标是在用户的专业私有数据上实现大型语言模型的零样本任务适应。Bonito 可以为来自不同任务类型的专业领域的各种数据集生成综合任务，例如是非问答、提取式问答和自然语言推理。通过使用 Bonito 生成合成任务并根据这些任务调整语言模型，与事实上的自我监督基线相比，可以实现显着的性能改进。
2024-04-26 09:13:52
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原创 过这款令人兴奋的 Streamlit 应用程序释放人工智能的力量
该应用程序是使用 Streamlit 构建的，Streamlit 是一个开源应用程序框架，用于制作快速、简单的 Web 应用程序。作为一名热心的编码爱好者，我对最近随处可见的大型语言模型的爆炸式增长着迷。为了尝试所有这些，我制作了一个 Streamlit 应用程序，它允许我在一个用户界面中轻松地与不同模型聊天，而无需通过另一个界面（例如 Bedrock 等）。
2024-04-25 14:03:09
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原创 ChatGPT 最大更新：GPT-5 来了！
自定义 GPT 模型（称为“GPT”）为特定任务提供量身定制的解决方案。这些模型使用户能够创建基于其数据训练的个性化人工智能模型，为生产力和创造力开辟新的可能性。最新更新允许用户将多个自定义 GPT 模型无缝集成到对话中。只需在聊天框中输入“@”，即可在聊天中直接访问这些 GPT。这种集成增强了 Chat GPT 的功能并支持更复杂的交互。
2024-04-25 13:56:08
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原创 新 GPT-5 的 9 项预期功能
随着 GPT-5 的预期推出，本文据称将揭示预计将添加到新GPT 语言模型中的九个功能。虽然涉及一些猜测，但许多消息来源，包括 Sam Altman 和 OpenAI 员工的声明，都有助于这些预期。让我们深入了解 GPT-5 的功能。
2024-04-25 13:53:12
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原创 Phi-3-Mini：深入了解 Microsoft 的微型动力室
微软的 Phi-3-Mini 正在人工智能领域掀起波澜。这个紧凑的强大引擎挑战了传统观念，即更大的语言模型 (LLM) 总是等同于更好的性能。以下是 Phi-3-Mini 及其功能和潜力的详细介绍。
2024-04-25 13:50:03
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原创 简化数据分析：可访问见解的一场革命
我的项目“文本到数据检索和有洞察力的图表生成”就是为了弥补这一差距。想象一下输入一个类似“上季度销售额是多少？”的问题。输入一个简单的文本框，并在几秒钟内获得答案，包括数字和易于理解的图表。该工具结合了自然语言处理 (NLP) 的强大功能，使用 Google 的 Gemini 大语言模型 (LLM)、SQL 查询和动态可视化，使数据分析就像输入问题一样简单。
2024-04-25 13:47:41
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原创 人工智能心理治疗师：支持与反对的理由
2022 年ChatGPT的发布改变了人们对语言模型功能的看法。突然间，人们开始认真考虑在各种人际环境中使用这些系统之一代替人类的可能性。在接下来的几年里，我看到或听到的一些用例包括导师、教练、助理，甚至心理治疗师。鉴于我自己作为心理学领域研究科学家的背景，我对最终用例特别感兴趣。在不久的将来，我们是否有可能拥有能够真正帮助客户的人工智能心理治疗师？是否有办法让这样的人工治疗师比训练有素的人类心理治疗师更适合这项任务？总的来说，我对人工智能心理治疗师的可能性相当矛盾。
2024-04-25 13:43:32
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原创 开源矢量数据库的全面比较 Chroma、Milvus、Faiss 和 Weaviate 矢量数据库之间的比较
矢量数据库是一种将数据存储为高维矢量的数据库，高维矢量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，其范围可以从数十到数千，具体取决于数据的复杂性和粒度。向量通常是通过对原始数据（例如文本、图像、音频、视频等）应用某种变换或嵌入函数来生成的。嵌入函数可以基于各种方法，例如机器学习模型、词嵌入和特征提取算法。矢量数据库的主要优点是它允许根据矢量距离或相似性快速准确地搜索和检索数据。
2024-04-25 10:17:18
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iOS游戏开发之使用 Spritekit 框架和 Swift 的 iOS 2D 太空射击游戏源码
2023-01-25
使用 Python 自动创建 Excel 仪表板
2023-01-16
全流水线边缘检测器算法使用 VHDL源码
2023-01-15
使用Stable Diffusion改进图像分割模型
2023-01-14
matlab 微积分和微分方程使用 ezplot、fplot、fimplicit3 和 ezpolar 绘制函数教程
2023-01-14
Matlab数学基础操作之derivatives(导数)、integration（积分子）、nonlinear equatio
2023-01-12
SwiftUI可重用的下拉选择器项目含源码
2023-01-11
SwiftUI 自定义下拉菜单组件支持自定义颜色Dropdown list menu
2023-01-11
macOS SwiftUI 教程之入门toolbar工具栏
2020-12-22
macOS SwiftUI 获取本地文件的类型标识符UTType
2020-12-22
macOS SwiftUI教程之通过回车或点击让TextField失去焦点
2020-12-19
macOS SwiftUI 三栏App架构动态修改标题和设置工具栏
2020-12-19
macOS SwiftUI 设置窗体透明背景和特效
2020-12-19
macOS_SwiftUI_list.zip
2020-12-19
macOS SwiftUI LazyVGrid和LazyHGrid源码
2020-12-19
SwiftUI LazyVGrid和LazyHGrid 自定义对齐源码
2020-12-19
iOS Swift记忆益智游戏Memory Game完整源码
2020-12-19
macOS SwiftUI文本编辑器含代码
2020-12-18
macOS SwiftUI教程之点击获取位置 ClickGestureRecognizer
2020-12-18
macOS SwiftUI tabView构建切换组件
2020-12-18
SwiftUI TabView 构建滚动轮播图PagedTabViewStyle
2020-12-18
macOS SwiftUI动画教程之淡入淡出组件
2020-12-14
macOS SwiftUI教程之绘制垂直虚线Dash
2020-12-13
macOS SwiftUI教程之绘制楔形体(Wedge)图WedgeChart
2020-12-13
macOS SwiftUI完整代码之绘制柱状图
2020-12-13
iOS Swift Core Location完整案例代码
2020-12-12
SwiftUI watchOS成品代码之NBA Draft比赛App
2020-12-12
SwiftUI完成代码之Sport App运动新闻App
2020-12-12
SwiftUI完成代码之Financial App 卡管理Core Data数据库
2020-12-12
macOS SwiftUI教程之绘制百分比多彩饼图
2020-12-12
macOS SwiftUI教程之绘制Path绘制饼图
2020-12-12
macOS SwiftUI教程之绘制曲线
2020-12-12
macOS SwiftUI教程之绘制矩形Path
2020-12-12
macOS SwiftUI教程服务共享 NSSharingServicePicker完整代码
2020-12-12
SwiftUI CoreData增删改查完整代码
2020-12-09
macOS SwiftUI文件打开教程FileDialog项目含源码
2020-12-09
Wordpress入门书籍哪些最值得看
2021-05-30
请问wordpress，使用markdown生成页面如何跳转url？
2021-05-30
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