自然语言互动

使用SolarChat实现中英韩翻译的实战指南

SolarChat是一个方便的语言模型接口，能够帮助我们将自然语言处理任务集成到项目中。本文将详细介绍这个模型的核心原理，并通过示例代码展示如何使用它进行翻译。

azzxcvhj·2025-01-24 05:58

使用 Tokenizers 分割文本：深入了解与实践

在开发应用自然语言处理（NLP）模型时，一个常见的需求是将文本拆分为较小的块，通常称为“tokens”。

AWsggdrg·2025-01-24 03:42

大模型GUI系列论文阅读 DAY3：《GPT-4V(ision) is a Generalist Web Agent, if Grounded》

在本研究中，我们探讨了LMMs（如GPT-4V）作为通用网页代理的潜力，这类代理能够根据自然语言指令完成任意网站上的任务。

feifeikon·2025-01-24 01:58

人工智能与人工计算的发展——孙凝晖院士

2022年11月30日，OpenAI公司推出一款人工智能对话聊天机器人ChatGPT，其出色的自然语言生成能力引起了全世界范围的广泛关注，2个月突破1亿用户，国内外随即掀起了一场大模型浪潮，Gemini

一位安分的码农·2025-01-24 01:26

itr流程总共包含多少个l2子流程_流程规划概要(上)

“智联·知产·至赢”流程互动群专题分享第十期：流程规划概要(上)分享的提纲，就这里所列出来的4部分：a)流程规划基本内涵b)流程规划核心要点c)流程规划成果应用d)流程规划常见问题今天晚上的分享，重点会在第一部分和第二部分

weixin_39743722·2025-01-24 01:55

Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析

前言在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一个非常常见且重要的应用。情感分析通常用于识别文本中的情感，例如判断一条微博或评论是正面、负面还是中性。

程序员徐师兄·2025-01-24 00:47

PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别

模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接0.前言手写文本识别，也称为手写文本的光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR)，是计算机视觉和自然语言处理中的一项具有挑战性的任务

盼小辉丶·2025-01-23 22:36

深入理解旋转位置编码（RoPE）及其在大型语言模型中的应用

RoPE的实现细节1、RotaryEmbedding类设计2、apply_rotary_pos_emb函数3、demo_apply_rotary_pos_emb函数三、完整RoPE代码Demo前言随着自然语言处理

tangjunjun-owen·2025-01-23 21:00

python LTP 安装 failed building wheel for pyltp

LTP提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。

Waldenz·2025-01-23 21:25

面向 Data+AI 的统一数据目录探索 | Data Infra NO.22 回顾（含资料发布）

随着生成式人工智能（GenerativeAI）的崛起，从图像生成、自然语言处理到个性化推荐系统，生成式AI技术正迅速改变着各行各业的面貌。而在这场变革背后，数据的管理和治理显得尤为重要。

·2025-01-23 17:52

【Java】详细讲解数据类型与运算符

欢迎讨论：如有疑问或见解，欢迎在评论区留言互动。点赞、收藏与分享：如觉得这篇文章对您有帮助，请点赞、收藏并

Yui_·2025-01-23 16:23

从Web2到Web3：区块链推动的数字进化之路

Web2：社交与互动的新时代Web2，也被称为社

清晨·2025-01-23 15:50

[python][whl]pyltp的whl格式文件所有版本下载地址汇总

pyltp：Python中的中文自然语言处理工具在数字化时代，自然语言处理（NLP）成为了与机器进行交互的关键技术。对于中文，由于其独特的语言结构和复杂性，专门的工具和库显得尤为重要。

FL1623863129·2025-01-23 12:30

Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话

Java作为一种高效、灵活的编程语言，在大数据文本分析与自然语言处理（NLP）中发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Java开发大数据文本分析和自然语言处理（NLP）应用，带领你从文

一只蜗牛儿·2025-01-23 10:40

lisp不是函授型语言_LISP语言

自然语言中词可以认为是能单独用来构成句子的最小单元，由词可以构成词组，

sunlee0520·2025-01-23 09:02

未登录词 Out-of-Vocabulary, OOV

未登录词是自然语言处理（NLP）任务中常见的挑战之一，因为它们可能导致模型无法正确处理或理解这些词汇，从而影响模型的性能。以下是一些关于未登录词的详细解释和处理方法：###未登录词的来源1.

risc123456·2025-01-23 08:30

使用Google Vertex AI Search进行企业级高级搜索

它基于各种GoogleSearch技术，包括语义搜索，通过使用自然语言处理和机器学习技术来推断内

hgSdaegva·2025-01-23 08:24

使用OpenAI Chat模型进行自然语言处理的实战指南

在本文中，我们将详细介绍如何利用OpenAI的Chat模型进行自然语言处理任务。我们将涵盖从API配置到实际应用的一整套流程，并提供可运行的代码示例来帮助大家上手。

GEAWfaacc·2025-01-23 06:09

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。

AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：网页数据

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）作为自然语言处理（NLP）领域的前沿技术，能够从海量的网页数据中提取有价值的信息，进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。

AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：案例介绍

大语言模型原理与工程实践：案例介绍作者：禅与计算机程序设计艺术近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，展现出强大的文本生成

AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:37

Jetbrains Ai Assistant插件越来越好用了

JetBrainsAI作为IntelliJIDEA的一部分，通过自然语言处理和机器学习技术，提供了许多智能代码建议和自动化功能。

Ai 编码·2025-01-23 06:05

AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用

文章标题《AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用》关键词：人工智能，电商搜索导购，机器学习，深度学习，推荐系统，自然语言处理，个性化搜索，图像识别，应用案例，未来展望。

AI天才研究院·2025-01-23 05:29

WebRover ：一个功能强大的 Python 库，用于从 Web 内容生成高质量的数据集。

数据集地址：WebRoverDataset|自然语言处理数据集|AI模型训练数据集一、让我们一起来看一下WebRoverWebRover通过智能网络爬虫技术，自动从网络中提取与特定主题相关的内容，并支持多种输入格式

·2025-01-23 05:58

探索LangChain中OpenAI模型的token级log probabilities

在自然语言处理中，logprobabilities是一种对token生成概率的度量。通常，这个值越高，表示生成

jkgSFS·2025-01-23 04:23

使用VolcEngine Maas Chat进行语言模型对话的入门指南

技术背景介绍VolcEngineMaasChat模型提供了一种便捷的方式进行对话接口的设计与实现，特别是对于自然语言处理(NLP)应用。

dagGAIYD·2025-01-23 04:53

使用iFlyTek SparkLLM进行实时聊天应用开发

它的核心在于通过自然语言理解和生成，实现人机之间的自然交流。通过使用

dagGAIYD·2025-01-23 04:53

使用ModelScope实现高效句嵌入生成

技术背景介绍在自然语言处理（NLP）任务中，向量化文本（嵌入）是许多下游任务（如语义搜索、文本分类、问答系统等）的核心步骤之一。

dagGAIYD·2025-01-23 04:23

Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。

AI大模型应用之禅·2025-01-23 02:33

AI 对程序员的冲击剖析

一、引言AI技术近年来取得了突破性进展，其在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域，AI不再仅仅是辅助工

程序员WANG·2025-01-23 01:55

AI 在生活中的渗透与技术解析

从清晨醒来使用的智能语音助手，到夜晚入睡时智能家居设备营造的舒适环境，AI技术正悄然改变着我们的生活方式、工作模式以及社会互动。

程序员WANG·2025-01-23 01:54

WebRover：专为训练大型语言模型和 AI 应用程序而设计的 Python 库

数据集地址：WebRoverDataset|自然语言处理数据集|AI模型训练数据集一、让我们一起来看一下WebRoverWebRover通过智能网络爬虫技术，自动从网络中提取与特定主题相关的内容，并支持多种输入格式

·2025-01-23 01:54

从自然语言到提示词：编程范式的革命

从自然语言到提示词：编程范式的革命关键词：编程范式、自然语言处理、提示词编程、人工智能、算法原理摘要：随着人工智能技术的不断发展，编程范式正经历着从自然语言处理向基于提示词的人工智能编程模式的转变。

AI天才研究院·2025-01-22 22:01

智能决策的利器：CRM预置商业智能分析的多维价值

CRM（客户关系管理）系统作为企业与客户互动的核心平台，通过预置的商业智能（BI）分析功能，能够为企业提供强大的数据支持和决策依据。

·2025-01-22 20:43

销售易CRM：深度洞察及应用策略全景

它能够整合企业营销服全流程管理，以支撑企业与客户互动的全出点智能化、数字化为设计出发点，助力企业成为真正以客户为中心的运营组织，提升运营效率，实现规模化的业绩增长。

·2025-01-22 20:10

SwiftUI 2.0实现动态粘性页脚动画指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在SwiftUI2.0中创建类似Medium.com的动态粘性页脚，涉及视图构建、环境值跟踪、自定义组件设计、动画实现以及响应式布局，以增强用户体验并提升应用程序的互动性

一曲歌长安·2025-01-22 20:18

深度学习模型开发文档

它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建

Ares代码行者·2025-01-22 20:47

大模型GUI系列论文阅读 DAY3续4：《TREE SEARCH FOR LANGUAGE MODEL AGENTS》

然而，语言模型的一个主要局限在于：它们主要针对自然语言理解和生成进行了优化，在解决现实世界的计算机任务时，难以应对多步推理、规划以及环境反馈的利用。

feifeikon·2025-01-22 17:23

CRM系统如何重塑销售全流程绩效分析

一、数据收集与整合：构建分析基础CRM系统能够从多个渠道收集客户数据，包括客户的基本信息、购买历史、互动记录以及销售活动的详细信息。这些数据被整合到一个统一的数据库中，为绩效分析提供了全面的基础。例

·2025-01-22 16:03

多头潜在注意力（MLA）是怎么来的，什么原理，能用简单的示例解释么

多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention，简称MLA）是一种改进的注意力机制，旨在提高自然语言处理（NLP）模型的推理效率和性能。

百态老人·2025-01-22 14:55

AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优

特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景，深度学习代理应运而生。

AI天才研究院·2025-01-22 14:54

零门槛一键生成PPT，利用人工智能快速提高办公效率（无需第三方插件）

它是基于人工智能技术的语言模型，能够理解和生成自然语言。与传统的PPT制作方式不同，ChatGPT通过与你进行对话，理解你的需求和要点

beautycountry88·2025-01-22 13:49

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据

Francek Chen·2025-01-22 11:34

Transformer模型全面解析：工作原理、应用与未来展望*

正文Transformer模型全面解析：工作原理、应用与未来展望在人工智能的浪潮中，Transformer模型以其强大的性能和广泛的应用场景，成为了自然语言处理（NLP）领域的一颗璀璨明星。

泰山AI·2025-01-22 09:46

一切皆是映射：Transformer架构全面解析

背景介绍自2017年，Transformer（自注意力机制）架构的问世以来，它已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流技术之一。

AI天才研究院·2025-01-22 09:16

企业采购数字体验管理软件中应避免的10个总拥有成本TCO陷阱

本文探讨了公司在选择、实施和维护全渠道客户互动软件时应该注意的一些明显和不太明显的TCO陷阱。本文讨论的10个陷阱如下：渠道碎片化多语言陷阱不可共享陷阱按我的方式部

RankBC·2025-01-22 08:14

大语言模型原理基础与前沿指令生成

指令生成、Transformer、BERT、GPT、LLaMA、Fine-tuning、PromptEngineering1.背景介绍近年来，大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就

AI大模型应用之禅·2025-01-22 07:04

使用ChatLlamaCpp和Llama CPP Python进行聊天模型集成

技术背景介绍随着自然语言处理技术的不断发展，越来越多的应用需要集成复杂的聊天模型以提高交互能力。

AWsggdrg·2025-01-22 06:53

使用RAG-Chroma与OpenAI构建高效问答系统

技术背景介绍RAG是一种结合信息检索（IR）和自然语言生成（NLG）的技术。它通过先检索与问题相关的信息，然后生成答案，提高了问答系统的准确性和相关

srudfktuffk·2025-01-22 05:15

2.6 聚焦：Word Embedding

它是自然语言处理（NLP）中不可或缺的一部分，为文本数据提供了强大的表示能力。

少林码僧·2025-01-22 04:39

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