java李阳勇的博客

面壁智能携手知乎，基于百度智能云提供的AI算力集群，训练出“知海图AI”大模型和多模态大模型Luca，在千卡集群上的有效训练时间占比高达99%，在保障模型训练连续性的同时，可以实现模型训练效果的高效收敛。金蝶作为首批入驻千帆AI原生应用商店的伙伴，联合百度智能云于2023年8月8日重磅发布了金蝶云·苍穹GPT，并率先推出业界首个财务大模型，助力客户更加高效地进行财务管理与分析，提高财务处理的准确性和规范性，为企业的长期稳定发展提供强有力的保障。面向AI原生应用开发，重磅发布“千帆AI原生应用。

根据注释内容应该是更为精准的自动补全使用方法，毕竟注释的内容可以写很多，但是在【Amazon CodeWhisperer Workshop】文档中我们可以看到【可以使用通俗易懂的英语简单地编写注释】字样，说明我们得用英文来书写提示内容，这个对于英语一般的初级程序人员来说还是比较吃力的，对于我们这帮老人来说很多的时候都是编写新的业务逻辑与算法，其实真正的帮助都是固定的一些算法。并且全程英文提示也比较贴心，没有什么很陌生的词汇，都能靠基本常识分析出来，对新程序员非常的友好，对老程序员来说就是更容易上手。

大家好，勇哥又来分享AI模型了，前几天讯飞发布的星火大模型2.0迅速的进入了我们圈子里，为了有更多更好的模型分享给大家，分享星火大模型2.0是必须做的，我做一个传递着，希望大家也星火相传啊。

收集人类反馈奖励模型训练强化学习训练RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习），一种机器学习方法，它使智能系统能够从环境中学习并最大化特定目标。在RLHF中，通过对同一输入的多个生成结果进行人工排序，获得包含人类偏好反馈的标注数据，从而训练出一个奖励模型（Reward Model）。在强化学习的过程中，奖励模型将对大语言模型的多个生成结果的排序进行判定。最终，强化学习通过更新大模型的参数，使得输出结果符合奖励模型的判定要求。

其实不考虑自身的技术方向，我个人更偏向的是【医疗与生命科学】行业论坛，毕竟谁还不想多活几年呢，而且我小时的梦想是让人类延寿10年，只不过因为要脚踏实地的生活才选择了【计算机科学与技术】这个专业。但是我们可以提前去学习一下，因为有对应的社区早已开启，具体的峰会报名啥的我都留在文章的最末。峰会会在6月27日-28日进行，我们需要提前进行注册报名，在这里我推荐28号的人工智能创新引擎论坛，争取站在未来发展的风口上，那么即便我们再普通，也可能有起飞的可能。来的都是大佬，咱们中国区的产品经理是陈晓健先生。

版面分析相关技术还可作用于文化保护，通过自动识别和提取各种类型书籍的表格、图像信息，将不同时代、多种印刷版式、多种概念的纸质图样按照符合人类理解的格式进行电子化存储，帮助实现文献、古籍、报纸、杂志等资料的数字化和知识管理，如果你在做这方面的工作，都是可以用上的，希望这篇文章能帮助到大家，为大家创造一些价值。根据我们提供的图片，筛选出对应的文档区域，对应的除去各种各样的噪声，去掉手指，去掉褶皱，进行曲面矫正，最后再进行图片增强，经过一系列的优化之后我们就能得到一个非常平整的图片内容。

最近几年来，包括我在内的很多开发者们，都投身进入了智能汽车领域，其实不论是初学者还是大佬，接触智能汽车开发行业后都需要学习很多知识和既能。我在最近一段时间接触到了百度的Apollo开放平台，上手的感觉很好用，恰巧百度也推出了Apollo开放平台8.0这个全新的版本，我想以个人的体验和认知抛砖引玉，和大家探讨一下对Apollo开放平台8.0的一些看法和认知。

现代应用开发中，通常只用SQL实现简单的数据存取动作，而主要的计算过程和业务逻辑直接在应用程序中实现，主要原因在于：* 过于复杂的SQL很难调试、编写、阅读、修改。* SQL有方言特征，大量使用SQL后，会导致程序很难移植。* 架构方面要求业务逻辑在应用中实现，而不能依赖于数据库，否则耦合性过高。* 有些计算SQL不擅长，包括复杂的集合计算、有序计算、关联计算、多步骤计算，经常也需要移到数据库外实现。* 实现流程控制时，因为更难移植、耦合性更高、影响数据安全，不方便使用存储过程。........

要说朋友圈最热的话题，数字化转型与低碳必须榜上有名。如何背靠东风，迈入下一站工业市场？ 如何抓住机遇，成为各工业大厂的“御用团队”！ 想抢占先机却遭遇“最后一公里”的难题，也让一众以领先数字化技术见长的企业慌了神。别慌！施耐德电气有妙招，看看3月29日，这份邀请在北京正式发出。由工业和信息化部国际经济技术合作中心与施耐德电气共同主办，携手亚马逊云科技、中科创达、清华大学全球产业研究院等合作伙伴，及智慧工厂研究院与创业邦等支持单位的“绿色智能制造创赢计划”第三季全新启动，邀请你一起加入数