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  还是培训资料中的内容，重读一遍。   列举内容，尝试理解的多那么一点点。1.生成式AI生成式AI定义-GenerativeAI,GenAI-一种人工智能技术-对已经数据分类、预测- 生成新的内容，包括文本、图像、音频、视频-由大量数据语料库预训练大模型提供动力（基础模型，FoundationModel,FM）-通过深度学习模型实现参考：生成式AI的历史和发展（关键技术）-知乎人工智能发展史(上)-知乎人工智能发展史(下)-知乎生成式AI相关-人工智能，AI，允许计算机使用逻辑、if-then语句以及机器学习来模仿人类智能的技术-机器学习，ML，人工智能的子集，利用机器搜索数据中的模式来自动

很多小伙伴想要自己做自媒体，但是却不知道从何下手，今天我就和大家分享一波好用的一些自媒体工具。1.元芳写作这是一个微信公众号面向专业写作领域的ai写作工具，写作助手包括，ai论文,ai开题报告、ai公文写作、ai商业计划书、文献综述、ai生成、ai文献推荐、AI论文摘要，帮助用户在线快速生成。写作主打简单、易操作，200+写作模板，小白也能快速上手。只要输入简单的要求和描述，就能自动生成各种高质量文稿内容。写作功能特色：多场景写作模板，不限于某个领域，12+种职位的100+工作场景，10秒即可生成一篇专业文章。无论你需要修改简历、撰写公文，还是分享工作心得，我们都能让写作变得轻松无压力。AI文

2024年伊始，Kyligence联合创始人兼CEO韩卿在其公司内部的飞书订阅号发表了多篇RethinkData&Analytics的内部信，分享了对数据与分析行业的一些战略思考，尤其是AI带来的各种变化和革命，是如何深刻地影响这个行业乃至整个企业运营与管理。经整理，我们也将向业内分享这一系列的大部分内容，这是该系列的第一篇文章，为技术趋势方面，内容有删减。与面临AI转型的各位朋友共勉，也期待大家在评论区分享自己的见解和体会！各位同学，大家新年好！2023年，我的飞书签名是“RethinkData&Analytics”，我们一直在探索，未来的数据与分析，应该是什么样子，尤其是在AI带来巨大变革

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以下文章来源于产业家，作者产业媒体作者｜思杭编辑｜皮爷出品｜产业家“搭积木”、“自动驾驶”、“三层解耦”，这些形象的标签成了1月17日阿里云开发者生态大会当天最出圈的词汇。会上，一名小学生受邀上台演示了数据库查询的场景。一种“全民编程”的气氛向现场观众席卷而来。而让个人开发者和企业用户都可以像“搭积木”一样开发和管理数据库，这也正是阿里云在2024年甚至更长时间里的新愿景。而AI，正是其中的关键武器。从IBM小型机，到Oracle“统治”时代，再到以AWS、GCP等云数据库巨头引领的新时代，全球数据库行业交错发展了40年之久。而在最近的十年时间里，国产数据库成为新的弄潮儿。2023年底，一张亮

学到这里，这个课程终于到了尾声。过去的二十多讲里，我们围绕着文本、语音、视频、图像体验了大量的AI应用场景。不过在这些场景里，我们还只是通过撰写代码体验了AI的能力。那么，如果我们今天想通过学习到的这些知识，开发一个真正的AI应用，需要注意些什么呢？我们是只需要简单地给我们的Python代码封装一个对话框一样的用户界面就可以了吗？如果你有这样的疑惑，那请一定要坚持学完这最后一讲。我们一起来看看Midjourney这个AI画画的应用是怎么做的。它在整个应用的体验里考虑了哪些设计原则？毕竟，Midjourney在过去一年里可谓是创造了一个AI产品的奇迹。它没有独立的App，完全依赖Discord这

什么是检索增强生成（RAG)？检索增强生成（RAG）是一种优化大型语言模型输出的过程，它在生成回应之前会参考其训练数据源之外的权威知识库。大型语言模型（LLM）在大量数据上进行训练，使用数十亿参数来生成原创输出，以执行回答问题、翻译语言和完成句子等任务。RAG将LLM已经强大的能力扩展到特定领域或组织的内部知识库，而无需重新训练模型。这是一种成本效益高的方法，用于改进LLM的输出，使其在各种情境中保持相关性、准确性和实用性。LLM是推动智能聊天机器人和其他自然语言处理（NLP）应用的关键人工智能（AI）技术。目标是创建能够通过参考权威知识源，在各种情境中回答用户问题的机器人。不幸的是，LLM技

今天我们来学习DeepLearning.AI的在线课程：BuildingGenerativeAIApplicationswithGradio，该课程主要讲述利用gradio来部署机器学习算法应用程序,今天我们来学习第一课：Imagecaptioningapp，该课程主要讲述如何从图片中读取图片的内容信息，如下图所示： 今天我们会使用huggingface的Salesforce/blip-image-captioning-base模型来实现对图片内容的读取，blip-image-captioning-bas是一个用1400W参数训练出来的模型，该模型在huggingface的大小有990M,有两

大模型的快速发展带来了AI应用的井喷。统计GPT使用情况，编程远超其他成为落地最快、使用率最高的场景。如今，大量程序员已经习惯了在AI辅助下进行编程。数据显示，GitHubCopilot将程序员工作效率提升了55%，一些实验中AI甚至展示出超越普通程序员的能力。目前AI在编程领域所扮演的角色，更多的还是一个「效率工具」——以Copilot的形式帮助提高编程效率。那么AI编程的下一步是什么？我们认为，是理解并生成复杂代码集、从而实现真正的软件自动化开发。如果AI能够像人类程序员一样，在大型复杂软件项目的代码集上工作，并且能有效地与人类工程师分工协作，生成几十万上百万行代码，这意味着对软件行业的根