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欢迎来到Llama中文社区!我们是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的高级技术社区。社区由中关村智用人工智能研究院指导,原子回声主办,合肥综合性国家科学中心数据空间研究院支持。基于大规模中文数据,从预训练开始对Llama模型进行中文能力的持续迭代升级。我们热忱欢迎对大模型充满热情的开发者和研究者加入我们的行列。社区官网:https://llama.family
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7月4日,腾讯混元文生图大模型(混元DiT)宣布开源小显存版本,仅需6G显存即可运行,对使用个人电脑本地部署的开发者十分友好,该版本与LoRA、ControlNet等插件,都已适配至Diffusers库;并新增对Kohya图形化界面的支持,让开发者可以低门槛地训练个性化LoRA模型;同时,混元DiT模型升级至1.2版本,在图片质感与构图方面均有所提升。 此外,腾讯宣布混元文生图打标模型”混元Captioner“正式对外开源。该模型支持中英文双语,针... 展开更多
上周,PingCAP AI Lab 数据科学家孙逸神的文章《当前都在堆长窗口,还需要 RAG 吗?》从用户的角度谈了长窗口&RAG 的看法,引起了众多同行的围观,本周我们采访了张粲宇,看看搞向量数据库的业内人士,是怎么看待这个问题的? 作者简介 张粲宇,Zilliz Senior Product Manager。Milvus 产品负责人,主导向量数据库 Milvus 关键特性的定义与产品路线图的规划,Ask AI 项目负责人。Ask AI,一个基于 RAG 技术搭建的企业级产品文档... 展开更多
自从谷歌的 Gemini 1.5 Pro 发布后,行业内就有不少人在背后“蛐蛐” RAG。 一方面是因为,Gemini 的表现确实亮眼。根据官方发布的技术报告,Gemini 1.5 Pro 能够稳定处理高达100万 token,相当于1小时的视频、11小时的音频、超过3万行代码或70万个单词,处理极限为1000万 token,相当于《指环王》三部曲,创下了最长上下文窗口的纪录。 凭借超长上下文理解能力,Gemini 1.5 Pro 得到了很多用户的认可。很多测试过 Gemini 1.5 P... 展开更多
学习AI大模型已成就业抓手 目前互联网行业的就业形式呈现多元化态势,为各类人才提供了丰富的舞台。随着就业人口的逐年攀升,就业形势和就业缺口却日趋严峻。但是数字市场化标准在不断攀升,对新型数字人才技术要求在持续提高。 在这个 AI 技术日新月异的时代,掌握AI 大模型 的学习已成为当务之急!大模型技术已经成为了一个不可或缺的技能!掌握大模型技术,就意味着您将能够在未来的职业发展道路上走得更远,解锁更多的可能性... 展开更多
@Anodoo 你好,想跟你请教个问题:了解客户关系管理系统13805420066尽快回电
一位读者在看过我的《理解这八大优势,才算精通单元测试》后,问我:知道单元测试有好处,但实在没空写。看完文章后又想重新落实一下,有没有啥写好单元测试的技巧? 这位读者绝对不是第一个和我抱怨单元测试的人。这很好理解,中国互联网公司太多太卷,想要抢夺市场就要推出不同功能,而这些压力一部分落在了程序员身上,拼命赶需求。单元测试这种费力不讨好的事情,自然而然就没有人做。 就我多年的经验来看,写单元测试其实不... 展开更多
前几天,公司在午间分享时谈到一个有趣的辩题:“AI能不能代替产品经理”,不仅双方辩手打了个你来我往,就连下面的吃瓜群众也进入红温状态。 “AI能不能代替xx”已经成为一个普遍的话题,在某乎上随手一刷就是不同的职业,人在看手机时候就悄悄破防了。产品经理能想到这个话题也不足为奇,毕竟禅道也更新的AI功能(戳图片了解详情)。 尽管人们对AI的讨论不断升温,作为IT互联网行业,说实在,还是挺少看到AI对IT项目和项目经理... 展开更多
> **编者按:** 你是否曾经遇到过这些情况:你向 AI 助手提出了一个比较复杂的问题,但它给出的回答却比较浅显,甚至完全偏离了你的意图🤔?或者,你询问了一个非常简单的问题, AI 助手却给出了一大堆不必要的信息,让你感到烦恼😣? > > 传统的 RAG 技术虽然能有效减少 AI 回答内容中的错误,但并不能改进用户最初提交的 query 内容,因此可能会出现以下这些问题: > > * 对于用户提交的简单 query ,系统可能会消耗过多的... 展开更多
在计算机编程中,单元测试是一种软件测试方法,通过该方法可以测试源代码的各个单元以确定它们是否适合使用。 单元是最小的可测试软件组件, 它通常执行单个内聚功能。单元测试就是是指对这个最小可测试组件——即单元进行检查和验证。 单元体量小,因此比大块代码更容易设计、执行、记录和分析测试结果。 通过单元测试发现的缺陷很容易定位,并且相对容易修复。单元测试的目标是将程序分离成各自独立的部分,并测试各个部分是否... 展开更多
敏捷团队中的测试人员主要负责执行各种测试,以满足“已完成”的定义,从而为团队在重复迭代中努力交付的持续价值创造做出贡献。对于测试人员来说,拥有敏捷的心态是至关重要的,如果没有敏捷的思维方式,他们可能就不能果断地计划、划分优先级并执行他们的任务,因此会无意中影响团队满足迭代目标的能力。敏捷的思维方式是测试人员展示正确行为的先决条件,这些行为能够加速整个团队的性能。 为了在敏捷项目中取得成功,测试人... 展开更多
测试OSChina上传
@oXSXo 你好,想跟你请教个问题: ZpTextarea textarea = new ZpTextarea(page); textarea.setFontStyle(FontStyle.BOLD); 后文字变得特别粗, 而同样的字体我在wps中进行加粗设置的效果 针对以上问题有什么解决办法吗?x-easypdf 中实现字体加粗的原理是什么? 展开更多
@oXSXo 你好,想跟你请教个问题: ZpTextarea textarea = new ZpTextarea(page); textarea.setFontStyle(FontStyle.BOLD); 后文字变得特别粗, 而同样的字体我在wps中进行加粗设置的效果 针对以上问题有什么解决办法吗?x-easypdf 中实现字体加粗的原理是什么? 展开更多
数据实时同步有哪些开源软件可选择
> **编者按**:大模型的上下文理解能力直接影响到 LLMs 在复杂任务和长对话中的表现。本期内容聚焦于两种主流技术:长上下文(Large Context Windows)和检索增强生成(RAG)。这两种技术各有何优势?在实际应用中,我们又该如何权衡选择? > > 文章不仅详细阐述了这两种技术的工作原理,还深入分析了它们在效率、准确性和实施成本等方面的差异。文章特别提到了在执行重复性任务时使用 Context Caching 优化长上下文的优势,然而,缓... 展开更多
为了让持续集成和持续交付(CI/CD)成为现实,企业必须审查其内部流程,并重新思考如何处理软件交付生命周期。过去的清单和评论根本不是前进的方向。残酷的事实是,大多数企业在持续交付的道路上相当落后。对软件交付过程本身进行根本性的改变与从货架上取下一些工具这样的半个步骤是完全不一样的。 如果目标是对客户和用户做出更好的响应,软件团队需要专注于软件交付周期的更快迭代,并围绕快速响应用户反馈进行组织。虽然可能... 展开更多
6月21日,腾讯混元文生图大模型(以下简称为混元 DiT 模型)宣布全面开源训练代码,同时对外开源混元 DiT LoRA 小规模数据集训练方案与可控制插件 ControlNet。 这意味着,全球的企业与个人开发者、创作者们,都可以基于混元 DiT 训练代码进行精调,创造更具个性化的专属模型,进行更大自由度的创作;或基于混元 DiT 的代码进行修改和优化,基于此构建自身应用,推动技术的快速迭代和创新。 作为中文原生模型,用户在通过混元 ... 展开更多
前段时间翻到几条留言,问: “配置即代码和基础设施即代码一样吗?” “配置即代码是什么?怎么都是基础设施即代码?” 我们都是知道,DevOp的快速发展,让服务器管理与配置的时间大大减少,配置即代码和基础设施即代码作为DevOps的重要实践,在其中起到了关键性作用。 不少人将二者看作是一件事,配置即大代码是关于管理特定的应用程序配置设置本身,而基础设施即代码更关注的是部署支持应用程序环境所需的底层基础设施。 二者... 展开更多
水域救援与应急安全产业是国家应急体系的重要组成部分,也是推动相关事业发展 的关键路径,在提升防灾减灾救灾能力,助力“平安中国”建设进程中发挥着重要 作用