Midjourney几个月前画的饼终于端上来了！他们今天刚刚发布了最新版本v6.1！此次更新总结四个大字，细节狂魔，网友纷纷发推测试最新版本的Midjourney，摄影级画面先睹为快！这张图被取名为，天窗，，构图、色彩、光影、明暗，各方面都极度舒适，湖面波光粼粼细节生动，简直可以直接用来做屏保，继续...

  正如飞行员、医生、卡车司机和运动员通过在低风险环境中练习技能而提升表现，学生在被赋予探索、犯错并调整策略的机会时，也能更有效地学习，角色扮演情境，即学生扮演特定角色并尝试解决商业问题，提供了丰富的实践机会，这样的情境为学生提供了一个无风险的环境，让他们能够测试自己的知识和练习做出关键决策，然而，市面...

  小试牛刀，很懂，三体，恋爱脑云天明！在谈论AI的代码解析能力之前，我们不妨先看一下它在处理自然语言文本方面的表现，为了测试GLM，4，Long的理解力，我决定让它尝试阅读并理解我最爱的科幻小说，94万字的，三体，抽取概括能力作为一个具有强大理解能力的模型，必须具备从复杂的文本中抽取出关键的信息，并进...

  随着AI应用工程的飞速发展，我们不难发现为大语言模型，LLMs，提供额外工具能大大增强其功能，举例来说，GPT3.5版本通过集成Bing搜索和Python解释器实现了能力的跃迁，GPTs则直接将api调用作为工具进行了集成，LLM会决定是直接作出回应，还是先调用它提供的工具，这些工具不仅限于获取额外...

  你好呀，我是小智，相信大家最近一定都被，黑神话，悟空，刷屏了吧，小智作为一个手残党，也被大头虐的死去活来，游戏已经被讲得很多了，所以我们聊点别的，此次我们聚焦在一个特别的故事上——全盲女玩家诺子喵呜挑战，黑神话，悟空，她依靠实时弹幕指导和听声辨位的方式，成功击败了游戏中的第一个Boss，这一事件不仅...

  ELIZA，这个被广泛认为是世界上第一个聊天机器人的程序，由JosephWeizenbaum于1960年代初在麻省理工学院开发，它通过模拟罗杰斯心理治疗师的非指导性咨询方式，与用户进行交流，其表面的简单性背后却隐藏着对人类交流本质的深刻探索，Weizenbaum的初衷是创建一个研究自然语言通信的平台...

  大家好，我是橙哥！今天我们来聊一聊Freqtrade，Freqtrade是一个开源的加密货币量化交易机器人，用Python编写，它支持主流的交易所，可以通过Telegram或网页界面来控制，还提供回测、图表和资金管理工具，并可以通过机器学习来优化交易策略，下面我们来了解一下freqtrade的工作原...

  摘要，近年来，大型语言模型，LLMs，的集成已经彻底改变了机器人学领域，使机器人能够以类似人类的熟练程度进行交流、理解和推理，本文探讨了LLMs对机器人学多方面的影响，解决了利用这些模型在各个领域的关键挑战和机遇，通过将LLM应用归类并分析在机器人学的核心要素——通信、感知、规划和控制中，我们旨在为...

  编辑，诺亚、伊风出品，技术栈，微信号，blog51cto，近日在开源模型界，CommandR，风头正劲，在Arena榜单上，CommandR，凭借逾13000名支持者的票，一度跃升至第6位，其表现与GPT，4，0314旗鼓相当！在一众对垒GPT，4的开放权重模型中，斩获该榜单有史以来的首胜，而Are...

  文章链接，https，arxiv.org，pdf，2410.15994项目链接，https，yy，gx.github.io，ARCADE，总结速览解决的问题，机器人模仿学习面临两个主要的可扩展性挑战，非用户友好的演示收集方式和大量时间积累足够的演示样本以进行有效训练，提出的方案，引入了ARCADE框...

  ​，打造一款模型是一件非常复杂的事情，设计的问题也非常非常多，因此大家要做好心理准备，这段时间写的文章主要都在讲大模型的应用问题，以及自己在工作中遇到的一些问题；而今天我们就从大模型服务的角度，来思考一下打造一款大模型需要经过哪些步骤，也就是怎么打造一款大模型，怎么打造一款大模型，可能不同的人对大模...

  能使用和会使用大模型并不是一回事，AIGC——人工智能生成内容，可以说是大模型技术的看家本领了，以openAI发布的影响全世界的chatGPT来说就属于一个AIGC应用，只不过其主要偏向于语言处理，也就是大模型技术与自然语言领域相结合的结果，但从AIGC应用的产品来看，不论是基于大模型开发的AIGC...

  ​，软件开发的原则之一——每引入一个模块风险就增大两分，大家都知道作者现在做的是基于大模型的上层应用开发，之前主要做的工作流和自己部署大模型；虽然操作起来很复杂也很困难，但从功能开发的角度来说定制化比较强，开发也比较简单，之前在搞工作流的时候感觉好复杂，主要时间都花在了运维上面，真正的功能开发时间并...

  ​，大模型的原理就是通过编程实现的某种数学算法模型，把输入数据进行处理，最后再输出的一个过程，这段时间的文章中，一直都是在说大模型的应用，也就是怎么基于大模型开发上层应用，以及在开发过程中遇到的一些问题；但同样在文章中也说过从应用入手，然后再了解其实现原理，这就是知其然，再知其所以然，最近一直在搞图...

  架构是灵活多变的，切勿钻牛角尖，但大模型在工程化落地中依然面临着很多问题，比如说成本问题，技术问题，以及能力问题，毕竟大模型并不是万能的，某些模型虽然在某些方面表现较强，但并不是无所不能的，因此，该怎么解决这个问题呢，这时通用大模型，多个垂直小模型的解决方案就出现了，大模型，多个小模型大家看到大模型...