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本列表汇集了关于大模型技术的最新研究与应用,涵盖多模态理解、智能客服创新、模型部署实战等多个领域,助您深入了解AI发展的前沿动态。

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大模型结构化推理优势难复制到垂直领域!最新法律AI评估标准来了,抱抱脸评测集趋势第一

虽然LLM在推理类任务上进展显著,但在更为复杂与微妙的法律领域,这类模型的实际表现仍然存在很大的未知和诸多疑问

大模型在法律推理中的应用面临挑战,最新的LEXam基准数据集旨在评估其能力。研究表明,现有LLM在复杂法律问题,尤其是多步推理方面表现不佳。LEXam提供高质量法律考试题目,帮助深入理解LLM的能力缺陷,并引入“LLM-as-a-Judge”模式以提升评估的透明性和可靠性。

原文中文,约4200字,阅读约需10分钟。发表于:
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原文中文,约5400字,阅读约需13分钟。发表于:
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一日一技:如何正确渲染大模型返回的Markdown?

摄影:产品经理简单做个家宴 我们经常让大模型返回Markdown格式的文本,然后通过Python的markdown库把文本渲染成HTML。 但不知道大家有没有发现,大模型返回的Markdown并不是标准的Markdown。特别是当返回的内容包含列表时,大模型返回的内容有问题。例如下面这段文本: 1234**关于这个问题,我有以下看法*** 第一点* 第二点*...

大模型生成的Markdown格式常常不符合标准,尤其在列表和缩进方面。使用Python的mistune库可以解决这些问题,支持更宽松的格式和高级语法。

一日一技:如何正确渲染大模型返回的Markdown?
原文中文,约800字,阅读约需2分钟。发表于:
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要多卷有多卷,C#撸“AI大模型”?TransformersSharp带你飞!

其实TransformersSharp的灵感是“以Python为基座,C#外壳调用”,底层其实还是自动拉起Python环境+PyTorch+HF...

TransformersSharp是为C#开发者设计的轻量级AI工具,简化了大语言模型的调用,避免了复杂的Python环境配置。它提供简单的API,支持文本生成和分类,助力C#程序员高效开发,打破了Python的垄断。

原文中文,约5500字,阅读约需14分钟。发表于:
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LLM-大模型价格榜

之前一直在看的大模型价格榜在去年停止更新了,导致我有时候做产品的时候或者偶尔要查大模型价格的时候特别 […]

作者创建了一个大模型价格榜网站,以便查找模型价格,因之前的榜单停止更新。数据来源于litellm和deepresearch,欢迎反馈问题。

LLM-大模型价格榜
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于:
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音频大模型安全可信度的全面“体检”!清华南洋理工联手打造

清华大学与南洋理工大学合作推出AudioTrust,建立了针对音频大语言模型(ALLMs)的六维可信度评估框架,涵盖公平性、幻觉、安全性、隐私、鲁棒性和身份验证。该框架通过真实场景数据和自动化评估,揭示了模型在高风险任务中的潜在风险与局限性,为音频模型的可信性研究奠定基础。

原文中文,约4000字,阅读约需10分钟。发表于:
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AI 大模型应用爆发的核心风向标是软件产业繁荣

当下AI软件(比如Agent)正以不改变原有软件产品及服务的方式融入传统软件,借助API(Application Programming Interface,即应用程序编程接口)或Agent(“代理”或“智能体”),以此来融入企业研发、生产、供应链、销售服务等环节所依赖的传统软件工具,并对其不断迭代升级。比如,大模型自己能聊天,但要让它变成 “智能客服软件”...

AI应用的落地过程类似于篮球比赛,目标明确。关键在于将大模型的智能与硬件结合,通过软件转化为易用工具。在软件产业寒冬中,大模型应主动突破,利用API和Agent融入传统软件,推动企业重构业务流程,提高效率。

原文中文,约1200字,阅读约需3分钟。发表于:
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大模型提示词:中文转拼音

将以下中文文本转换为汉语拼音,需特别注意多音字的选择,确保拼音符合语境和语法规则。好你个姓单的,真是祸不单行啊。你还欠我一百块钱,赶紧把钱还我。:根据上下文判断多音字的正确读音,并在拼音后标注声调(如。上声(第三声)连读时注意变调(如“你好” →。人名、地名按通用拼音规则处理(如“北京” →。叠词或口语中的轻声需标注(如“妈妈”...

本文总结了一篇长文章的主要内容,强调了关键观点和结论。

原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于:
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