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最新推荐文章于 2025-01-19 21:10:26 发布
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用好ChatGPT之准确分配角色
herosunly的博客
04-06 15万+
本文介绍核心内容为用好ChatGPT之准确分配角色，希望对学习和使用ChatGPT的同学们有所帮助。为了兼顾质量和速度，本专栏的更新频率为一周一到两更。 文章目录 1. 前言 2. 基本概念讲解 3. 实战案例 3.1 案例展示 3.2 范式表示 4. 附录 4. 附录
[算法前沿]--002-ChatGPT对安全的影响和开源的LLM大模型资源汇总
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
04-15 4023
从攻防的角度看，是通过防御和反制攻击来保护数据的安全性，其价值在于保护组织的敏感信息和知识产权，减少业务中断和损失，并维护组织的声誉。Chat GPT是生成式人工智能的开山之作，出道即巅峰，是继PC互联网、移动互联网之后又一次革命性创新，其创新性在于突破之前决策式AI基于规则的算法模型框架，跳出之前“数据搬运工”的传统模式，即在海量数据中寻找符合规则策略的数据，经过比对计算，基于当前的环境、条件和状态，准确的找到符合条件的数据，一步一步的走向算法和程序的终点，得出一个确定的决策。
国外免费 E-Book
铁匠的七寸宫
11-23 980
--------------------- 作者：King-Blog 来源：优快云 原文：https://blog.youkuaiyun.com/qq1175421841/article/details/51493065 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！   资源名称      网址      简介 综合性资源               Dialog免费数据库      ...
Book List about AI
fovwin的专栏
04-29 2600
BOOKS OF INTEREST  Introduction to Algorithms  BOOK WEB PAGE: http://mitpress.mit.edu/algorithms/ There are books on algorithms that are rigorous but incomplete and others that cover mass
Index (search engine) In Wiki
虚无缥缈
12-19 1834
Wiki上面关于Index (search engine)的介绍 Search engine indexing entails how data is collected, parsed, and stored to facilitate fast and accurate information retrieval. Index design incorporates interdisc
Kaggle - LLM Science Exam(二）：Open Book QA&debertav3-large详解
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Kaggle - LLM Science Exam赛事是评测由GPT3.5根据维基百科文章生成的多选问答任务，本文介绍了Open Book Q&A方法，通过搜索与测试集问答相关的维基百科上下文，来提供更多信息，加强问答效果
论文写作注意事项
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  Some Raw Thoughts about apply “Stigmergy” Model to Search System坚如磐石Word “Stigmergy” describes the basic mechanism to build natural Self-Organized system. Originally this word is used to describ
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现在，让我们深入探讨可以提升语言模型搜索能力的主要系统类别。我们先从高密度检索开始，然后再讨论重排和RAG。
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作者：禅与计算机程序设计艺术This article is for web developers who are interested in creating dynamic animations using HTML5 Canvas and/or SVG. I will teach you the basics of how to use both technologies to create visually stunning animations that enhance user experienc
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BERT在各种任务中成功的原因在于：Transformer编码器体系结构，以密集向量的形式表示输入，这些向量可以通过非常简单的分类器轻松地转换为输出。本课程以Transformer架构为基石、萃取NLP中最具有使用价值的内容、围绕手动实现工业级智能业务对话机器人所需要的全生命周期知识点展开，学习完成后不仅能够从算法、源码、实战等方面融汇贯通NLP领域NLU、NLI、NLG等所有核心环节，同时会具备独自开发业界领先智能业务对话机器人的知识体系、工具方法、及参考源码，成为具备NLP硬实力的业界Top 1%人才。
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