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- IBM Z17:現代企業的AI本機大型機 IBM Z17的核心配備了Telum II處理器,這是一個第二代芯片,具有八個5.5 GHz核心,360MB的芯片緩存和一個集成的AI加速器。這個強大的過程
- 人工智慧 341 2025-04-09 11:19:14
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- 支持AI代理的6個支持功能的LLM
- 解鎖實時AI功率:深入研究LLM中的功能 OpenAI的GPT-4和類似的大型語言模型(LLM)正在通過在各種領域提供準確的上下文響應來徹底改變AI。 關鍵進步是標誌
- 人工智慧 774 2025-04-09 11:05:28
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- Android中的Python:將Python Power帶到移動應用程序
- 經驗豐富的Python開發人員經常發現自己被移動應用程序開發所吸引,但對學習Java或Kotlin的學習猶豫。 幸運的是,功能強大的框架和工具現在使您能夠利用現有的Python技能來構建Android應用程序。 t
- 人工智慧 514 2025-04-09 11:00:17
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- Python中的方法鏈條 - 分析Vidhya
- 介紹 Python的方法將鏈接的方法優雅地鏈接了多個對象方法,從而簡化了一行中的代碼執行。這種方法可增強可讀性,降低代碼長度,並為數據或
- 人工智慧 1027 2025-04-09 10:59:17
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- 醫療保健LLM:探索當前情況 - 分析Vidhya
- 介紹 大型語言模型(LLM)正在徹底改變醫療保健。 隨著這項技術的吸引力,健康技術公司正在積極將生成AI(Genai)整合到臨床應用中。 醫療LLM正在改善臨床過程
- 人工智慧 510 2025-04-09 10:55:17
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- 前4個代理AI設計模式
- AI模型的自主學習能力:超越編程語言的學習方式 學習是一個持續的過程,無論是對人類還是AI模型而言。然而,一個經常出現的問題是,這些AI模型能否像人類一樣自主學習?根據最新的發展——它們可以。為了更好地理解這一點,讓我們回到大學時代,當時C 、Java和Python是我們精通計算機科學需要掌握的主要編程語言。學習這些語言需要理解語法、語義、實際應用和問題解決。因此,為了熟練掌握這些語言,我們進行了持續的練習(或者可以說接受了訓練)。此外,我們也從同學和教授那裡學到了很多東西,對吧?同樣,正如人
- 人工智慧 1031 2025-04-09 10:43:10
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- 彗星的OPIK:評估和監視LLM和RAG應用程序
- OPIK:簡化LLM和RAG應用程序評估和監視 AI的快速發展,尤其是大型語言模型(LLM)和檢索功能的生成(RAG)應用程序,都必須進行強有力的評估和監視
- 人工智慧 429 2025-04-09 10:41:09
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- 5個現實生活中的AI代理用於日常工作
- AI代理:下一個Genai革命和5個現實世界應用 AI特工有望改變生成的AI(Genai)景觀。 他們利用AI進行推理和決策的能力可以實現日常任務的真正自動化。
- 人工智慧 419 2025-04-09 10:23:12
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- 前5名AI代理項目可以嘗試
- 人工智能代理人正在徹底改變現代應用程序,從而在各個行業提供自治,智力和適應性。 本文探討了五個引人注目的AI代理計劃,以增強您建立智能自動化和IM的技能
- 人工智慧 613 2025-04-09 10:22:11
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- 與Crewai -Analytics Vidhya自動化電子郵件分類和標籤
- 革命性的電子郵件管理:與Crewai和LLMS自動分類和標籤 電子郵件的發明者雷·湯姆林森(Ray Tomlinson)無法預測其當前在專業溝通中的無處不在。 如今,電子郵件優化至關重要,並且
- 人工智慧 719 2025-04-09 10:08:14
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- 探索1.58位量化LLM的效率 大型語言模型(LLM)的規模和復雜性迅速增加,導致計算成本和能源消耗升級。 量化,一種降低MO精度的技術
- 人工智慧 973 2025-04-09 10:04:12
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- 如何衡量Genai投資的投資回報率? - 分析Vidhya
- 介紹 Generative AI的快速崛起超越了技術領域,吸引了C-Suite高管並重塑業務運營。 隨著組織整合生成AI,評估其有效性至關重要。本文指導企業
- 人工智慧 523 2025-04-09 10:02:12
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- 前7名LLM參數即可立即提高性能
- 假設您正在與AI互動,該AI不僅可以回答您的問題,而且可以理解您的意圖的細微差別。它製作了量身定制的連貫反應,幾乎感覺到了人類。這是怎麼發生的?大多數人
- 人工智慧 363 2025-04-09 09:59:10
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- RAGS在工作場所中的前8個應用 - 分析Vidhya
- 介紹 檢索增強的一代(RAG)代表了人工智能(AI)的重大進步。 抹布系統巧妙地將生成模型(例如GPT)的優勢與實時信息檢索相結合,使其成為Inva
- 人工智慧 215 2025-04-09 09:57:12