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2024-06-26 talkingdev

苹果智能与AI极致主义:分化策略与新趋势

苹果正在对其人工智能(AI)进行细分处理,区分出'上下文'和'世界'模型。其中,像ChatGPT这样的'世界'模型,被用于处理开放式查询,但没有个人上下文。OpenAI的地位并不稳固,因为在大语言模型(LLMs)中缺乏防御壁...

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2024-06-20 talkingdev

Paramount开源,LLM Agent精度测量技术

近日,知名的开源平台GitHub上的Paramount项目公开了一项新的技术——LLMs(Large Language Models)的Agent精度测量。该技术旨在提升大型语言模型的代理精度,助力开发者更加准确地评估和优化模型性能。据了解,LLMs...

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2024-06-20 talkingdev

开源Dot:让本地LLMs和TTS/RAG交互更便捷

近日,一个名为Dot(GitHub Repo)的开源应用引起了大家的关注。这是一个独立的开源应用,其主要目的是让用户更轻松地使用本地LLMs(语言模型)和RAG(重新生成的注意力引导)来与文档和文件进行交互。这种交互方式...

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2024-06-20 talkingdev

论文:LLMs决策制定者

决策QA是LLMs的一项新任务,它能够基于复杂的数据分析来确定最佳的决策。在传统的决策制定过程中,我们需要人工对大量数据进行分析,这不仅耗时耗力,而且可能由于人为因素导致决策的偏差。而现在,LLMs的出现,让决...

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2024-06-04 talkingdev

LLMs在医疗领域的新突破

InvariantSelectPR是一种旨在提高大型多模态模型(LMMs)在特定领域如医疗保健中的适应性的方法。这种方法通过优化模型的选择和调整,使其能够更好地处理不同领域的数据,提高预测的准确性和可靠性。在医疗领域,数...

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2024-06-03 talkingdev

一年构建大型语言模型(LLMs)的洞见与心得

随着人工智能技术的飞速发展,利用AI构建产品和系统变得前所未有的便捷。然而,要超越简单的演示,打造真正有效的产品与系统,仍存在诸多挑战。本文通过作者一年来使用大型语言模型(LLMs)构建应用程序的经验,为读...

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2024-06-03 talkingdev

揭秘AI破解者:对话ChatGPT及其他领先LLMs的越狱高手

Pliny the Prompter在OpenAI最新的基础模型GPT-4o发布后仅数小时就公布了破解方案。该破解允许用户使模型输出明确的受版权保护的歌词、制造禁令物品的说明、攻击策略计划以及基于X光的医疗建议。Pliny已在大约9个月...

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2024-06-01 talkingdev

一年来与LLMs一起构建的经验教训

自去年推出以来,语言模型(LLMs)已成为人工智能领域的热点。一年来,我们使用LLMs构建了许多项目,并从中获得了许多宝贵的经验教训。首先,LLMs需要大量的数据来进行训练,只有这样才能产生准确的结果。其次,LLMs...

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