标签
llm
相关的文章：本列表汇集了关于LLM技术的最新研究与应用，涵盖模型优化、实时对话、知识图谱生成等多个领域，助力您深入理解和应用LLM。
Introduction Large Language Models (LLMs) like GPT and BERT have immense potential, but their true power lies in integrating them into real-world applications via APIs. A REST API for LLM...
构建大型语言模型（LLM）推理的REST API可实现灵活的部署。使用FastAPI和Hugging Face库，开发者可轻松集成LLM，支持聊天机器人和文本生成等应用。确保安全性、限流和监控是最佳实践。
The other day, I had an intriguing conversation with a friend in tech about Agentic LLMs and coding assistants. It went something like this: 👤 Me: "We’re at a point where Agentic AI (AAI) can help...
我与一位技术朋友讨论了Agentic AI（AAI）和编码助手。他认为AAI在编写代码方面有潜力，但难以生成完美代码。我提到资深开发者仍然重要，而初级开发者可能不再必要。创始人需学习编码或与资深开发者合作，以适应自动化时代。
📢 Introduction Picture this: You’re building a real-time LLM-powered app. Your users are expecting fast, continuous updates from the AI, but instead, they’re staring at a frozen screen. What...
构建实时LLM应用时，函数调用可能导致流阻塞，影响用户体验。为避免此问题，可采用异步函数处理I/O任务、后台任务处理重计算和对大数据集进行分块处理，以保持流畅的实时体验。
Introduction: Why Real-Time Streaming AI is the Future Real-time AI is transforming how users experience applications. Gone are the days when users had to wait for entire responses to load....
实时流式AI正在改变用户体验，开发者需掌握流式LLM的构建。本文介绍了使用FastAPI和Transformers创建实时文本生成的步骤，包括环境设置、流式端点构建和客户端集成，以实现实时响应。
经常混币圈、股票和外汇的朋友们都知道有一个东西叫 K线，大概长这样 同时你也可以选择添加更多的图表，如布林线、 […]
本文介绍了如何使用K线数据和技术指标（如布林线、RSI、MACD）进行市场分析。通过Python库TA-Lib，可以轻松计算这些指标，并结合币安API获取数据，最终将数据转换为JSON格式，利用LLM进行分析以支持决策。
本研究解决了传统文本聚类方法与人类感知不匹配的问题，提出了一种利用大型语言模型（LLM）优化意图聚类算法的新方法。通过验证精调的LLM在语义连贯性评估和聚类命名中的优越性能，且新算法在意图发现中的应用效果显著，包括在定量指标上提高6.25%和在应用层面性能提升12%。
本研究提出了一种新方法，利用大型语言模型优化意图聚类算法，解决传统文本聚类与人类感知不匹配的问题。验证结果显示，该算法在意图发现中定量指标提升了6.25%，应用性能提升了12%。
Privacy and Data Control User data and chat interactions remain on the local machine Prompts don't leave the localhost, ensuring privacy Cost-Effectiveness No monthly subscriptions or per-request...
用户数据和聊天记录保存在本地，确保隐私，无月费或按需付费，降低成本。支持高级配置和离线功能，避免网络问题。流行的本地LLM工具如LM Studio和GPT4ALL，帮助用户控制数据和费用。
研究者提出了一种新方法Coconut，通过在潜在空间中推理，提升了大语言模型（LLM）的推理能力。该方法直接利用最后的隐藏状态作为输入，避免了传统语言空间的限制。实验结果显示，Coconut在数学和逻辑推理任务中表现优于基于语言的推理方法，尤其在复杂规划任务中更具优势。
AIxiv专栏探讨了大语言模型（LLM）在模拟人类信任行为中的表现，研究发现LLM代理在信任博弈中展现出与人类相似的信任行为，为理解人类与LLM的对齐提供了新思路。
本研究解决了现有序列推荐系统个性化不足的问题，通过引入“偏好识别”的新范式，显式地在上下文中对生成推荐系统进行用户偏好条件化。研究提出的Mender方法在评估基准上展示了优越性能，表明其能够有效引导推荐系统更好地识别用户偏好，促进个性化推荐的发展。
本研究提出Mender方法，通过新颖的“偏好识别”范式，显著提升序列推荐系统的个性化和用户偏好识别能力。
正在访问的资源需要验证您是否真人。
或在微信中搜索公众号“小红花技术领袖”并关注
第二步：在公众号对话中发送验证码：