多伦对话第4页

书生浦语第五期

基础作业完成以下任务，并将实现过程记录截图：配置lmdeploy运行环境下载internlm-chat-1.8b模型以命令行方式与模型对话视频链接文档链接基础知识学习模型部署在软件工程中，部署通常指的是将开发完毕的软件投入使用的过程

晴斋1216·2025-01-31 06:27

《解码AI大模型涌现能力：从量变到质变的智能跃迁》

从ChatGPT与用户的流畅对话，到GPT-4在复杂任务中的出色表现，这些大模型仿佛一夜之间解锁了超乎想象的技能，那么，这种神奇的涌现能力究竟是如何产生的呢？

·2025-01-31 00:42

cursor 的组件以及使用

当然这些介绍也只是皮毛，在运用中才有更深的体会认识cursor基本布局：可以通过Ctrl+I打开最右边的cursorAI助手的智能面板，ctrl+N创建一个新的对话窗口Cursor三种不同的模式Chat

一只很懒很懒的虫·2025-01-30 20:34

AI 编程工具—Cursor 对话模式详解 Chat、Composer 与 Normal/Agent 模式

CursorAI对话模式详解：Chat、Composer与Normal/Agent模式一、简介Cursor是一个强大的AI辅助编程工具，它提供了多种对话模式来满足不同的开发需求。

不二人生·2025-01-30 20:02

【llm对话系统】大模型源码分析之llama模型的long context更长上下文支持

1.引言Llama模型的一个重要特性是支持长上下文处理。本文将深入分析Llama源码中实现长上下文的关键技术点，包括位置编码(positionembedding)的外推方法、注意力机制的优化等。我们将通过详细的代码解析来理解其实现原理。2.位置编码的外推实现2.1旋转位置编码(RoPE)基础Llama采用旋转位置编码(RoPE,RotaryPositionEmbedding)来编码token的位置

kakaZhui·2025-01-30 12:57

对话系统(Chatbots) 原理与代码实例讲解

1.背景介绍1.1对话系统的发展历程对话系统，又称聊天机器人(Chatbots)，是模拟人类对话的计算机程序。从早期的基于规则的系统到如今基于深度学习的智能体，对话系统经历了漫长的发展历程。

AI天才研究院·2025-01-30 10:12

【llm对话系统】大模型 RAG 之回答生成：融合检索信息，生成精准答案

今天，我们将深入RAG流程的最后一步，也是至关重要的一步：回答生成(AnswerGeneration)。在这一步，LLM将融合用户问题和检索到的文档片段，生成最终的答案。这个过程不仅仅是简单的文本拼接，更需要LLM对检索结果进行理解、推理和整合，才能输出准确、流畅且符合用户需求的答案。一、回答生成的目标RAG中回答生成的目标主要包括：准确性(Accuracy):生成的答案需要准确回答用户的问题，并

kakaZhui·2025-01-30 10:09

大模型问答机器人的智能化程度

大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP

AI大模型应用之禅·2025-01-30 09:35

用自然语言与mysql数据库对话几种方案的思考

如何用自然语言与mysql数据库对话,而不是用sql语句去查询数据库?

闲云野鹤_SG·2025-01-30 08:52

抓包工具：Mitmproxy

保存完整的HTTP对话，以便以后重放和分析。重放HTTP会话的客户端。重放以前记录的服务器的HTTP响应。反向代理模式将流量转发到指定的服务器。MacOS和Linux上的透明代理模式。

一张假钞·2025-01-30 01:36

【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型已经成为主流。然而，Transformer本身并不具备处理序列顺序的能力。为了让模型理解文本中词语的相对位置，我们需要引入位置编码（PositionalEncoding）。本文将深入探讨LLaMA模型中使用的RotaryEmbedding（旋转式嵌入）位置编码方法，并对比传统的Transformer位置编码方案，分析其设计与实现的优势。1.传

kakaZhui·2025-01-29 23:17

DeepSeek简介

作为国内首个全面对标GPT-4技术架构的AI大模型，DeepSeek系列涵盖从7B到超千亿参数的完整模型矩阵，在数学推理、代码生成、多轮对话等核心能力上达到国际领先水平。

RobinDevNotes·2025-01-29 20:52

et中计算机的快捷键,ET软件快捷键

ET软件快捷键1.点模式：F4：要素点模式F5：任意点模式F5：智能点模式2.显示：F6、V：全屏显示F7、B：单屏全屏显示F8：关闭所有皮尺显示F9：显示分类对话框F10：前画面F11：显示隐藏后的裁片

Gyrolt·2025-01-29 15:11

et中计算机的快捷键,ET制版快捷键

1、ET制版快捷键单键：智能工具P平行线VK_RETURN点偏移A任意文字Q对称修改VK_SPACE清空系统对话框B波浪线R要素镜像VK_F2保存-0C屏幕移动S形状对接VK_F3打开-0D刀口T水平垂直镜像

weixin_39654465·2025-01-29 15:41

LLM Gateway：您的智能对话门户

LLMGateway：您的智能对话门户llm-gatewayGatewayforsecure&reliablecommunicationswithOpenAIandotherLLMproviders项目地址

芮奕滢Kirby·2025-01-29 09:10

C# PDF操作之-PDF转EXCEL

特别说明：需引用Aspose.PDF.dll代码案例：OpenFileDialogopenFileDialog1=newOpenFileDialog();//显示选择文件对话框openFileDialog1

Diamond 、·2025-01-29 08:56

微信聊天记录批量导出

或者想保存某些重要对话，却发现操作复杂，甚至需要额外工具？今天给大家推荐一款非常实用的PC端WX聊天记录导出神器：wechatDataBackup！

小软件大世界·2025-01-29 07:51

盘点50个AI大模型企业和典型产品

OpenAI：-ChatGPT：是OpenAI推出的非常具有影响力的聊天机器人程序，能够进行自然流畅的对话、文本创作、问题解答等，不断迭代升级，引发了全球对大模型的广泛关注。

大模型玩家·2025-01-29 02:38

检索增强（Retrieval Augmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术

这种方法广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如问答系统、对话生成和文本生成等。

大霸王龙·2025-01-29 02:31

一款自适应的 AI 集成开发环境 (IDE)—Trae

Chat模式在编码过程中，可以随时与AI助手对话，获取关于编程的帮助。无论是解释代码、添加注释、修复错误等，AI助手都能快速响应。•代码片段生成您只需用自然语言

蚂蚁在飞-·2025-01-28 23:07

轻松实现 vLLM Chat：用 LangChain 替代 OpenAI API

引言在现代应用中，使用语言模型进行自动化对话生成已经成为一个重要趋势。vLLM作为开源的语言模型实现，可以部署成一个模拟OpenAIAPI协议的服务器，方便成为应用中的替代方案。

ahdfwcevnhrtds·2025-01-28 21:26

【ComfyUI专栏】ComfyUI部署质谱CogVideo自定义节点生成视频效果

智谱是一家北京的科技公司，通过提供了各类对话助手和文生图、文生视频等等各类的AI功能，大家可以通过访问网站来了解到质谱的产品，目前有非常多的不同的智谱产品。

雾岛心情·2025-01-28 11:11

ESP32 之 ESP-IDF 教学（十二）WiFi篇—— LwIP 之 TCP 通信

↓↓↓通过下方对话框进入专栏目录页↓↓↓CSDN请求进入目录_Ox是否进入ESP32教学导航(基于ESP-IDF)?

Augtons正(单片机)·2025-01-28 09:54

打造你的聊天助手：使用C#、OpenAI和Spectre.Console创建控制台ChatGPT客户端

打造你的聊天助手：使用C#、OpenAI和Spectre.Console创建控制台ChatGPT客户端在这个人工智能飞速发展的时代，ChatGPT以其卓越的对话能力和智能回答在聊天领域引起了革命。

墨夶·2025-01-28 08:21

探索未来对话的边界：Mixture-of-Agents（MoA）——大型语言模型的集体智慧引擎

探索未来对话的边界：Mixture-of-Agents（MoA）——大型语言模型的集体智慧引擎项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MoA在当前人工智能的浪潮中，

潘俭渝Erik·2025-01-28 04:49

【llm对话系统】大模型RAG之基本逻辑

大模型RAG之基本逻辑：让LLM更精准地回答你的问题（降低幻觉）你是否遇到过这样的情况：当你向LLM提问时，它可能会给出一些“一本正经胡说八道”的答案，或者无法回答一些特定领域的专业问题？为了解决这个问题，RAG(Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成)技术应运而生。RAG将检索(Retrieval)和生成(Generation)结合起来，让LLM在回答问题时，能

kakaZhui·2025-01-28 00:18

【llm对话系统】基于llm的实时多轮对话如何做kv cache

问题分析用户流式输入，同步KVCache轮次切换，context动态新增如何同步进行KVCache整体方案随着用户输入新的信息，context会动态增长。为了提高LLM的响应速度和效率，我们通常会使用KVCache来存储context的向量表示，以便快速检索相关信息。当context动态新增时，我们需要同步更新KVCache，以下是几种常见的方法：1.实时计算:原理:每当context新增内容时，

kakaZhui·2025-01-28 00:48

【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF

一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法，它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward)。1.核心概念:智能体(Agent):做出决策并采取行动的学习者。环境(Environment):智能体所处的外部世界，对智能体的行动做出反应。状态(State,S):对环境当前情况的描述。

kakaZhui·2025-01-28 00:47

解决elementui的dialog对话框过高会被拖动的bug

在使用elementUI过程中，当dialog对话元素过多长处浏览器高度是，点击标题就会跳成如下图这样，上方会被遮挡且无法拖动上去：解决方法是通过设置css固定top及left禁止拖动，核心css代码：

_best·2025-01-28 00:47

el-dialog内容大于高度时可滑动

el-dialog内容大于高度时可滑动在ElementUI中，当el-dialog对话框的内容高度超过其可视区域时，默认情况下并不会自动出现滚动条。

大叔是90后大叔·2025-01-28 00:44

【llm对话系统】Gradio快问快答

从问题出发1.gr.Textbox如何显示一个默认文本``pythonimportgradioasgrdefgreet(name):return"Hello"+name+“!”demo=gr.Interface(fn=greet,inputs=gr.Textbox(value=“请输入你的名字”,label=“姓名”),outputs=“text”)demo.launch()###2.如何隐藏一个

kakaZhui·2025-01-27 23:43

芯片的低语，世界的律动

当程序代码被镌刻进微小的芯片时，它不只是冷冰冰的逻辑指令，而是一段与物理世界对话的诗篇。在这方寸之间，电流跳跃，算法飞扬，它们共同奏响了技术与生活的协奏曲。

看，是大狗·2025-01-27 17:30

手把手教会你如何通过ChatGPT API实现上下文对话

不过ChatGPT的API都是无状态的，没有对话管理的功能。你调用API发送一个问题(prompt)给ChatGPT，它就根据你发送的问题返回一个结果(completion)。

·2025-01-27 13:28

数字人+虚拟展厅：开启互动展览新篇章！

这些数字人不仅在外形上栩栩如生，还能通过自然语言处理、语音识别与合成等技术实现与人类的实时交互，模拟出真实的人际对话和情感表达。展厅应用的优势增强互动性：数字人作为展厅的虚

jimumeta·2025-01-27 08:34

java swing 实现打开文件,java swing Dialog

目录javaswing实现打开文件javaswing实现读取excel文件jxl.jarpoi.jarjavaswingDialogJavaSwing图形界面开发（目录）JOptionPane提供的标准对话框类型分为以下几种

ZhangJiQun&MXP·2025-01-27 03:31

对话小羊驼vicuna

文章目录1.gpu租用2.公网网盘存储实例/数据3.登录实例4.预训练模型下载5.llama、alpaca、vicuna的前世今生6.对话Vicuna（1）llama-2-7b-hf（2）vicuna-

Always_Shine·2025-01-27 01:44

如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成

如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成Llama-2-7b-chat-hf项目地址:https://gitcode.com/mirrors/NousResearch/Llama-2

娄泳含·2025-01-27 00:36

探索Llama Recipes：Meta Llama模型的实用示例库

LlamaRecipes：MetaLlama模型的实用示例库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在机器学习和自然语言处理的世界中，MetaLlama模型是一颗璀璨的新星，以其强大的对话理解和生成能力而受到广泛关注

郁英忆·2025-01-27 00:05

AI学习指南Ollama篇-Ollama简介

二、应用场景大语言模型的应用场景非常广泛，以下是一些常见的例子：聊天机器人：通过自然语言理解与生成，为用户提供智能对话服务。内容创作：帮

俞兆鹏·2025-01-26 10:20

Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成

Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成1.异步和流因为任何大模型在推理的时候，都会有一定的时间延迟，这是由大模型的底层架构决定的，所以在很多应用，尤其是对话应用中

汀、人工智能·2025-01-26 09:47

bat弹出提示对话框

::多种提示框样式自己按需选择mshtavbscript:msgbox("提示内容1",1,"提示窗口1")(window.close)mshtavbscript:msgbox("提示内容2",2,"提示窗口2")(window.close)mshtavbscript:msgbox("提示内容3",3,"提示窗口3")(window.close)mshtavbscript:msgbox("提示内容

摸金校尉-马·2025-01-26 06:45

Agent实战系列：快速自定义Agent在业务线落地：从入门到高级[实现tool串联、多轮对话、多Agent动态编排、静态编排等]

Agent实战系列：快速自定义Agent在业务线落地：从入门到高级[实现tool串联、多轮对话、多Agent动态编排、静态编排等]本系列涵盖了多个关键功能的实现，包括tool串联、多轮对话、多Agent

汀、人工智能·2025-01-25 10:15

Rasa框架的优点和缺点

企业可以完全掌控自己的对话系统，无需依赖外部服务。2.数据隐私和安全Rasa支持完全本地部署，无需将数据上传到第三方服务器，数据隐私保护性高，非常适合医疗、金融和其他注重数据安全的行业。

不会编程的程序猿ᅟ·2025-01-25 08:29

Rasa的工作流程

Rasa的工作流程分为两个主要部分：NLU（自然语言理解）和Core（对话管理）。