国自然放榜第2页

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

主要内容研究背景：大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，其与语音的融合具有广泛应用前景，但缺乏相关集成方法的综述。

UnknownBody·2025-03-23 17:46

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

大模型Agent 和 RAG 的关系

Agent和RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是两种在自然语言处理（NLP）和人工智能领域中广泛使用的技术，它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。

大数据追光猿·2025-03-23 16:38

QHDBO基于量子计算和多策略融合的蜣螂优化算法

2.DBO基本的蜣螂算法通过模拟蜣螂在自然界中的四种行为（滚动、产卵、觅食和偷窃）来执行种群位置更新。2.1滚动蜣螂在自然界中，蜣螂必须通过太阳导航，使其球滚动的路线尽可能直线。

算法小狂人·2025-03-23 15:29

《有限与无限的游戏》

这是一本哲学方面的书1，以“游戏”为主线，讲解了世界、时间、社会、文化、权力、语言、性、疾病、死亡、战争、自然、机器、宗教、神话等重要主题。

晴空排云·2025-03-23 15:54

高德地图API详解

以下是对高德地图API的详细介绍：一、主要功能地图显示：支持全球范围各地的地图显示，包括街道、建筑物、自然地理等，用户可以将高德地图以图片形式嵌入自己的网页或应用中。

芯作者·2025-03-23 15:23

AI大模型训练教程

1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

Midscene.js自然语言驱动的网页自动化全指南

Midscene.js通过自然语言接口革新了这一领域，用户只需描述任务（如“点击登录按钮”或“提取产品价格”），AI即可自动执行，大幅降低技术门槛。

Hello.Reader·2025-03-23 12:34

景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展

文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。

景联文科技·2025-03-23 10:52

景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展

在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。

景联文科技·2025-03-23 09:45

端到端的NLP框架（Haystack）

2020年在自然语言处理技术快速发展，对高效、易用且灵活的端到端NLP框架需求日益增长的背景

deepdata_cn·2025-03-23 09:13

客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？

以下是关键策略和步骤：1.精准理解用户意图自然语言处理（NLP）技术分词与实体识别：提取关键词（如“订单号”“退货”）和实体（如时间、地点）。

玩人工智能的辣条哥·2025-03-23 09:13

DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析

前言在当今人工智能领域，DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头，各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景，在自然语言处理领域占据着重要地位。

云策量化·2025-03-23 08:36

自然语言处理（5）—— 中文分词

中文分词的基本原理及实现1.什么是词2.基本原理3.发展趋势：多数场景无需显式分词信息处理的目标是使用计算机能够理解和产生自然语言。而自然语言理解和产生的前提是对语言能够做出全面的解析。

隐私无忧·2025-03-23 06:11

P1706 全排列问题及 P1157 组合的输出

全排列:题目描述按照字典序输出自然数1到n所有不重复的排列，即n的全排列，要求所产生的任一数字序列中不允许出现重复的数字。输入格式一个整数n。输出格式由1∼n组成的所有不重复的数字序列，每行一个序列。

wwjjjww·2025-03-23 04:26

如何使用JSON输出解析器解析语言模型的输出

技术背景介绍随着语言模型的普及，许多应用场景需要从自然语言处理任务中获取结构化的输出。

vaidfl·2025-03-23 04:25

使用LocalAI进行文本嵌入的实战指南

技术背景介绍文本嵌入是一种将文本片段转换为高维向量的技术，可以用于自然语言处理任务中的相似性计算、信息检索等应用。

bavDHAUO·2025-03-23 04:52

【MATLAB】

数学计算与运算基础数学函数函数名功能示例sin(x)正弦函数sin(pi/2)→1cos(x)余弦函数cos(0)→1sqrt(x)平方根sqrt(4)→2exp(x)指数函数exp(1)→e≈2.718log(x)自然对数

不掉发的小刘·2025-03-23 03:48

LLM：软件测试的颠覆性力量

LLM凭借其强大的自然语言处理能力和广泛的知识储备，正在重塑我们对

AI天才研究院·2025-03-23 03:41

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型，它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。

shuoac·2025-03-23 03:11

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

该模型以中文数据为主进行训练，旨在推动中文自然语言处理（NLP）以及跨模态应用的技

Hardess-god·2025-03-23 02:10

知识图谱中NLP新技术

知识图谱与自然语言处理（NLP）的结合是当前人工智能领域的前沿方向，其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。

魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

文本转语音常用的几个python库

它能够将文本转换为自然听起

天蓝海乡·2025-03-23 01:58

如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力？（附Node.js 实战）

「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能（对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613和gpt-4-0613），允许开发者通过自然语言指令触发预定义函数

hongkid·2025-03-23 00:54

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。

DASA13·2025-03-23 00:21

Python 向量检索库Faiss使用

Faiss能够在几毫秒内搜索数亿个向量，这使得它非常适合于实现近似最近邻（ANN）搜索，这在许多应用中都非常有用，比如图像检索、推荐系统和自然语言处理。

懒大王爱吃狼·2025-03-22 23:48

OpenManus 架构的详细技术实现

核心分层架构的深度解析底层：LLM层模型选择与适配：OpenManus允许用户替换底层LLM（如mPLUG-Owl3、Qwen、Llama等），通过统一接口调用模型API，实现跨模型兼容性Prompt工程设计：用户输入的自然语言指令通过精心设计的

大势下的牛马·2025-03-22 22:12

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

它以Transformer架构为基础，通过海量文本数据进行训练，表现出优异的自然语言理解和生成能

Hardess-god·2025-03-22 22:40

DeepSeek重塑软件行业：研发工程师的机遇与挑战

一、技术革新：从“重复劳动”到“创造力释放”代码生产的效率革命DeepSeek通过自然语言指令生

LiuSid7·2025-03-22 22:38

C语言求自幂数

如果在一个固定的进制中，一个n位自然数等于自身各个数位上数字的n次幂之和，则称此数为自幂数。

张同学吧·2025-03-22 21:06

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。

m0_57781768·2025-03-22 21:33

学习111

多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新Python工具库GitHubEkoFellouAI推出的生产就绪型JavaScript框架，基于自然语言驱动创建智能代理支持所有平台

麋鹿叔叔·2025-03-22 21:31

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。

weixin_贾·2025-03-22 20:59

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

近年来，人工智能（AI）在各个领域的突破性进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面，引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调，成为了AI模型发展的基石。

小城哇哇·2025-03-22 20:26

文章去除AI味的指令

味指令-1Role:AI文章人性化优化专家Profile:author:wirepullerVersion:5.2.0Language:中文Description:专门优化AI生成文章,使其更接近人类自然写作风格的专家

wirepuller_king·2025-03-22 19:26

Cursor + 向量数据生产力的提升！！

语义搜索能力：向量数据库使Cursor能够执行基于语义的代码搜索，而不仅仅是关键词匹配，开发者可以用自然语言描述需求，找到语义

AI Agent首席体验官·2025-03-22 19:55

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

以下是一些基于大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的开源爬虫项目，它们结合了自然语言处理（NLP）技术与爬虫的功能，能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

单页响应式图片懒加载HTML页面

：使用标签的loading="lazy"属性实现原生懒加载图片在滚动到视口附近时才会加载色块展示：使用随机生成的色块作为内容展示每个色块都有独特的颜色和编号色块有悬停效果和阴影效果分类展示：将色块分为自然风光

Wiktok·2025-03-22 19:51

Python基础知识点总结

简洁易读：语法接近自然语言，代码简洁。跨平台支持：Windows/Linux/macOS均可运行。应用领域：Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本等。

豆芽819·2025-03-22 18:16

YOLO算法全面改进指南（二）

一、多模态提示驱动的开放场景检测系统1.核心创新三模态提示机制：文本提示编码器：基于RepRTA（可重参数化区域文本对齐）构建轻量级文本编码网络，将自然语言描述映射为128维语义向量。

niuTaylor·2025-03-22 18:13

【二、DeepSeek应用场景与案例】10.农业智能化：DeepSeek如何助力精准种植与养殖？

代码世界的浪客·2025-03-22 13:59

动漫短剧小程序源码|动漫短剧app源码交付

近年来随着短视频行业的爆发式增长，特别是微短剧、国漫等细分市场的快速崛起，让很多企业和个人看到了新的机会窗口。然而

weixin_707762673·2025-03-22 12:21

学术PPT模板_院士_国家科学技术奖_杰青基金_长江学者特聘教授_校企联聘长江_重点研发_优青_青长_青拔ppt制作案例

学术PPT模板院士_国家科学技术奖_杰青基金_长江学者特聘教授_校企联聘长江_重点研发_优青_青长_青拔/杰出青年科学基金答辩PPT模板wordinppt.com/gjjq.html国自然项目。

WordinPPT_2025·2025-03-22 11:46

AI时代个人财富增长实战指南：从零基础到精通变现的完整路径

（本文基于人工智能技术发展规律，结合互联网经济底层逻辑，为普通从业者构建系统性AI应用框架）一、建立AI认知基础：技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块：自然语言处理（文本生成、对话交互

A达峰绮·2025-03-22 10:38

《沉思录》

全书以自我对话的形式，探讨了生命、死亡、责任、自然法则以及心灵的安宁。

froxy·2025-03-22 08:11

微软Data Formulator：用AI重塑数据可视化的未来

DataFormulator是一款基于大语言模型（LLM）的AI工具，旨在帮助用户通过自然语言和界

几道之旅·2025-03-22 06:51

向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案

向量检索非常适合多模态场景（例如“以图搜图”）或自然语言问答（同义词、上下文关联等）。2.什么是检索增强生成（RAG）？核

快撑死的鱼·2025-03-22 05:13

探索Astra DB与LangChain的集成：从向量存储到对话历史

AstraDB的独特之处在于其强大的向量存储能力，这在处理自然语言处理任务时尤为突出。

eahba·2025-03-22 05:43

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