AS3Chat 手机测试版发布

最新推荐文章于 2025-09-22 17:58:20 发布
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介绍了一款适用于S603rd环境的AS3ChatS60聊天应用，该版本未启用保持连接功能，空闲一分钟会自动断开。提供下载链接。
chewuchu6937
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【LLM】chatglm3的agent应用和微调实践
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-25 8398
知识库和微调并不是冲突的，它们是两种相辅相成的行业解决方案。开发者可以同时使用两种方案来优化模型。例如： 使用微调的技术微调ChatGLM3-6B大模型模拟客服的回答的语气和基础的客服思维。 接着，外挂知识库将最新的问答数据外挂给ChatGLM3-6B，不断更新客服回答的内容信息。 chatglm3的对话格式中， 部分使用 special token 表示，无法从文本形式被 tokenizer 编码以防止注入。metadata 部分采用纯文本表示，为可选内容。 关于glm3的微调： 与此
Orion-14B-Chat-Plugin本地部署的解决方案
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计划开发AS3Chat桌面版
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08-13 79
重新整理了下，之前的计划：AS3Chat计划加入好友列表AS3Chat計畫加入禁用IP以及IP列表管理 这些功能还是比较适合在桌面版中加入。 本言論純屬虛構。 我的博客 转...
AS3Chat开源聊天室多房间版发布
dreamsxin的专栏
03-10 558
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Chat API和Chat SDK
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本文介绍了如何使用CozeStudio的ChatAPI和ChatSDK进行智能体对话。主要内容包括：1. 通过REST API方式调用智能体，详细展示了Python和Java的实现代码，包括创建会话、流式聊天等关键步骤；2. 使用ChatSDK前端开发工具包快速集成聊天功能，包括环境准备、Node.js安装、项目配置和启动流程；3. 强调了使用前的必要准备工作，如发布智能体为API服务、获取访问令牌等注意事项。文章提供了完整的代码示例和配置说明，帮助开发者快速实现与CozeStudio智能体的交互功能。
LLMs之Llama-3：Llama 3的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-20 5万+
​ LLMs之Llama 3：Llama 3的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 Llama 3的简介 Llama 3的安装和使用方法 Llama 3的案例应用 Llama 3的简介 2024年4月18日，Meta 重磅推出了Meta Llama 3，Llama 3是Meta最先进开源大型语言模型的下一代，包括具有80亿和700亿参数的预训练和指令微调的语言模型，能够支持广泛的应用场景。这一代Llama在一系列行业标准基准测试中展示了最
Ollama - Llama3 docker版本安装部署使用
刘贤松的博客
08-19 2568
Meta 发布两款开源Llama 3 8B与Llama 3 70B模型，供外部开发者免费使用。Llama 3的这两个版本，也将很快登陆主要的云供应商。按照Meta的说法，Llama 3 8B和Llama 3 70B是目前同体量下，Llama 3 8B在某些测试集上性能比llama 2 70B还要强！Llama3是Meta于2024年4月18日开源的LLM，目前开放了8B和70B两个版本，两个版本均支持最大为8192个token的序列长度( GPT-4支持128K = = )
从零实现带RLHF的类ChatGPT：逐行解析微软DeepSpeed Chat的源码
结构之法 算法之道
09-17 1万+
如此文所述，微软开源的DeepSpeed Chat(简称DSC)实现的不错，会给你一个完整而通透的“PPO算法/RLHF”的代码实现全流程，好的资料可以让你事半功抠完它的关键代码后，你会发现和之前本博客内另一篇写的原理部分都一一对应起来了(ChatGPT技术原理解析，只有懂原理才能更好的理解实现或实际实现，特别是该文的第三部分)，而把论文、原理/算法、公式、代码一一对应，可以让你的理解有个质变微软开源的DeepSpeed Chat ：一键式RLHF训练，可以用于自己训练ChatGPT中文版。
Phi-3-mini-4k-instruct 的功能测试
klam2020的博客
04-28 3078
Phi-3-Mini-4K-Instruct 是一个 3.8B 参数、轻量级、最先进的开放模型，使用 Phi-3 数据集进行训练，其中包括合成数据和经过过滤的公开可用网站数据，重点是 高品质和推理密集的属性。 该型号属于 Phi-3 系列，Mini 版本有 4K 和 128K 两种变体，这是它可以支持的上下文长度（以令牌为单位）。 该模型经历了训练后过程，其中结合了监督微调和针对指令遵循和安全措施的直接偏好优化。 当根据测试常识、语言理解、数学、代码、长上下文和逻辑推理的基准进行评估时，Phi-3 Min
AS3Chat开源聊天室系统支持多用户实时交互
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Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena阅读笔记
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这项研究不仅展示了LLM-as-a-Judge作为一种有效评估工具的巨大潜力，而且还提供了两个有价值的基准测试：MT-Bench和Chatbot Arena。这些工具不仅有助于更好地理解LLM的能力和限制，也为未来的聊天机器人开发提供了...
多模态大模型推理测试可视化平台Web-Streamlit版-支持Qwen2.5/InternVL3/Kimi三大模型-支持transformers/vllm推理引擎
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**多模态大模型推理平台-Streamlit版（支持Qwen2.5/InternVL3/Kimi三大模型）** ## 资源描述（800字内） 这是一款基于Streamlit开发的专业级多模态大模型推理测试平台，集成了当前最主流的三大视觉语言模型：阿里...
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Delphi 13.1控件之微信文章下载器含图片.rar
12-03
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稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
12-03
内容概要：本文围绕EKF SLAM（扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建）的性能展开多项对比实验研究，重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异，并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响，旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量，为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究，但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群：具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员，尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标：①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现；②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响；③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力，提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议：建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现，重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节，深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开，结合Matlab代码实现，提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈（Stackelberg Game）理论构建售电商与用户之间的互动关系，售电商作为领导者制定电价套餐策略，用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时，模型综合考虑售电商在多级电力市场（如日前市场、实时市场）中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）购电组合优化，兼顾成本最小化与收益最大化，并引入不确定性因素（如负荷波动、可再生能源出力变化）进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码，涵盖博弈建模、优化求解（可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具）、结果可视化等环节，具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员，尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标：① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法；② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为；③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化；④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果，支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据，按照文档目录顺序逐步学习，重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑，同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进，以深化理解并提升科研创新能力。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）题的Matlab代码实现，旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型，结合粒子群算法的全局寻优能力，优化枢纽位置及分配策略，提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置，并提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题，尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员；熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题；②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制；③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架，支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解算法流程与模型构建逻辑，重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验，以深化对优化效果和算法差异的理解。
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