《对话工程师》是「贸泽电子」赞助、「与非网」策划制作的一档网络节目，自2022年11月起，邀请不同技术领域的资深工程师，聊聊开发过程中的经验感悟，栏目共 10 期，痞子衡有幸被邀请做了第 4 期节目的嘉宾（12月5日在 「B站 - 与非网官方账号」里刚播出第 1 期）。 说起与《对话工程师》节目的结
本文分享自华为云社区《【昇思25天学习打卡营打卡指南-第二十四天】基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别》，作者：JeffDing。 模型简介 BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量（Bidirectional Encoder Representations from Trans
大家好，我是沙漠尽头的狼。 .NET是免费，跨平台，开源，用于构建所有应用的开发人员平台。 本文演示如何在WPF中使用Blazor开发漂亮的UI，为客户端开发注入新活力。 注 要使WPF支持Blazor，.NET版本必须是 6.0 或更高版本，本文所有示例使用的.NET 7.0，版本要求见链接，截图
1.概述 ChatGPT是当前自然语言处理领域的重要进展之一，通过预训练和微调的方式，ChatGPT可以生成高质量的文本，可应用于多种场景，如智能客服、聊天机器人、语音助手等。本文将详细介绍ChatGPT的原理、实战演练和流程图，帮助读者更好地理解ChatGPT技术的应用和优势。 2.内容 在当今快
谷歌(Google)作为开源过著名深度学习框架Tensorflow的超级大厂，是人工智能领域一股不可忽视的中坚力量，旗下新产品Bard已经公布测试了一段时间，毁誉参半，很多人把Google的Bard和OpenAI的ChatGPT进行对比，Google Bard在ChatGPT面前似乎有些技不如人。
文本是参考文献[1]的中文翻译，主要讲解了Falcon-7B大型语言模型在心理健康对话数据集上使用QLoRA进行微调的过程。项目GitHub链接为https://github.com/iamarunbrahma/finetuned-qlora-falcon7b-medical，如下所示： 使用领域适
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第2代版本，引入新的特性包括更长的上下文(基于FlashAttention技术，将基座模型的上下文长度由ChatGLM-6B的2K扩展到了32K，并在对话阶段使用8K的上下文长度训练)；更高效的推理(基于Multi-QueryAtte
基础 [自然语言处理（NLP）](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17450994.html) [自然语言处理PaddleNLP-词向量应用展示](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17451860.html) [自然语言处理（N
通过Huawei Cloud Toolkit调用华为云对话机器人服务，体验用AI完成垃圾分类的功能。
动手写一个简单的消息对话框一文介绍了如何实现满足常见应用场景的消息对话框。但是内容区域的文字仅仅起到信息展示作用，对于需要部分关键字高亮，或者部分内容有交互性的场景（例如下图提示信息中的“what's the risk?”需要跳转）则无能为力了。本文将介绍如何在WPF中灵活的实现消息对话框中局部文字
1.概述 ChatGPT是一款由OpenAI推出的先进对话模型，其强大的自然语言处理能力使得它成为构建智能对话系统和人机交互应用的理想选择。为了进一步拓展ChatGPT的功能和适应不同领域的需求，OpenAI提供了插件开发平台，让开发者可以定制化和扩展ChatGPT的能力。 2.内容 OpenAI
1.简介 我们在日常工作中，会经常遇到弹出警告框的问题，弹框无法绕过，必须处理才可以执行后续的测试，所以弹框处理也是我们必须掌握的一个知识。宏哥在java+selenium系列文章中介绍过这部分内容。那么，playwright对于弹框的处理是怎样的？是否比selenium更加简单呢？下面我们就来介绍
# Avalonia中用FluentAvalonia+DialogHost.Avalonia实现界面弹窗和对话框 本文是项目中关于 **`弹窗界面`** 设计的技术分享，通过 **`FluentAvalonia`+`DialogHost.Avalonia`** 开源nuget包来实现项目中需要 **
之前我们聊过如何使用LangChain给LLM（大模型）装上记忆，里面提到对话链ConversationChain和MessagesPlaceholder，可以简化安装记忆的流程。下文来拆解基于LangChain的大模型记忆方案。
当我们使用ChatGPT完成某些工作的时候，往往需要多轮对话，比如让ChatGPT分析、翻译、总结一篇网上的文章或者文档，再将总结的结果以文本的形式存储在本地。过程中免不了要和ChatGPT“折冲樽俎”一番，事实上，这个“交涉”的过程也可以自动化，AutoGPT可以帮助我们自动拆解任务，没错，程序能
在本文中，我们将以chatglm-6b为例详细介绍GPU云主机搭建AI大语言模型的过程，并使用Flask构建前端界面与该模型进行对话。
本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化，主要涉及到响应时间提升优化以及多轮对话效果优化，提供了具体的优化方案以及相应的prompt。
这一章介绍自主浏览操作网页的WebAgent和数据集：初级MiniWoB++，高级MIND2WEB，可交互WEBARENA，多模态WebVoyager，多轮对话WebLINX，复杂AutoWebGLM
1.概述 ChatGPT是一款基于GPT-3.5架构的大型语言模型，它能够进行自然语言处理和生成对话等任务。作为一款智能化的聊天机器人，ChatGPT有着广泛的应用场景，如在线客服、智能助手、个性化推荐等。今天笔者给大家分享一下如何使用ChatGPT的API模型快速搭建一个AI网站。 2.内容 在实
