在人工智能领域，很少有像YannLeCun这样的学者，在65岁的年龄还能高度活跃于社交媒体。一直以来，YannLeCun都是以「直言不讳的批评者」形象活跃于人工智能领域。他始终支持开源，并带领Meta的团队推出了占据如今开源大模型领域半壁江山的Llama2；他对很多人深感恐慌的人工智能末日论不以为然，坚信AGI的到来一定是件好事……近日，LeCun又一次来到LexFridman的播客，展开了一场接近三个小时的对谈，内容涉及开源的重要性、LLM的局限性、为什么人工智能末日论者是错误的，以及通向AGI的道路等话题。观看页面：https://youtu.be/5t1vTLU7s40?feature=
Langchain默认使用OpenAI的LLM（大语言模型）来进行文本推理工作，但主要的问题就是数据的安全性，跟OpenAILLM交互的数据都会上传到OpenAI的服务器。企业内部如果想要使用LangChain来构建应用，那最好是让LangChain使用企业内部的LLM，这样才能保证数据不泄露。LangChain提供了集成多种LLM的能力，包括自定义的LLM，今天我们就来介绍一下如何使用LangChain来集成自定义的LLM以及其中的实现原理。开源大模型虽然现在的商业大模型（OpenAI和Anthropic）功能十分强大，但开源大模型愈来愈有迎头赶上的趋势，比如最近刚发布的Falcon-180
Java-langchain:一个Java8+的LangChain实现。在(企业)Java环境中构建强大的基于LLM的应用程序。这里持续连载详细的Java入门的LLM学习课程。课程分四个部分：面向开发者的提示工程(promptdevelopment)搭建基于ChatGPT的问答系统(chagptapi)使用LangChain开发应用程序(langchain)使用LangChain访问个人数据(开发中)Java快速转换到大模型开发：配套课程的所有代码已经发布在：https://github.com/Starcloud-Cloud/java-langchain课程合作请留言
KongCTO2024年2月15日宣布Kong在KongGateway3.6中发布了六个新的开源AI插件，这些插件可以将每个KongGateway部署都转变为AIGateway。这些新插件今天就可以使用，而且完全免费和开源，供所有人使用。欢迎联系我们的中国合作伙伴咨询详情consultant@gingxing.com。这六个新插件分别是AI代理、AI请求/响应转换器、AI提示卫士、AI提示模板和AI提示装饰器（AIProxy,AIRequest/ResponseTransformer,AIPromptGuard,AIPromptTemplate,andAIPromptDecorator）。只需
译者|晶颜审校|重楼业务领导者一直深感压力，他们需要找到将生成式人工智能（GenAI）纳入其战略的最佳方式，以便为其组织和利益相关者带来最佳收益。根据Gartner的调查，38%的业务领导者指出，客户体验和留存率是他们投资GenAI的主要目的，这对其业务的未来至关重要。然而，尽管这看起来很诱人，但在制定人工智能战略之前，考虑LLM是否适合您的业务同样至关重要。虽然市场上的LLM选项很多且易于访问，但有效使用现成的LLM却存在诸多挑战。这些问题包括缺乏个性化的客户体验，外包嵌入模型的成本增加，以及由于与外部共享数据而引发的隐私问题。训练内部AI模型可以直接解决这些问题，同时还可以激发团队内部的创
原作：伊格纳西奥·德格雷戈里奥引言：语言时代的终结？昨天，AI领域的另一个关键参与者Anthropic宣布了生成式AI王座的新竞争者，即Claude的最新版本Claude3。它展示了三种模型Opus、Sonnet和Haiku，每种模型都适用于特定的场景，一些初步结果显示它们是当今最强大的多模态大型语言模型（MLLMs）系列，超越了谷歌的Gemini1.5和OpenAI的GPT-4。但这个消息远不止表面上看到的那么简单。这也许是我们这个时代伟大MLLM模型的最后之作，为进入全新的AI模型让路，比如GPT-5或臭名昭著的Q*，它们将与我们今天看到的模型截然不同且出奇地优越。实际上，这个模型可能会如
Hellofolks，我是Luga，今天我们继续来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术-LangChain，本文将继续聚焦在针对LangChain的技术进行剖析，使得大家能够了解LangChain实现机制以便更好地对利用其进行应用及市场开发。在日新月异的人工智能领域，语言模型已经成为舞台主角，重新定义了人机交互的方式。ChatGPT的广泛认可以及Google等科技巨头纷纷推出类似产品，使语言模型，尤其是LLM，成为科技界瞩目焦点。从某种意义上来讲，LLM代表了人工智能理解、解释和生成人类语言能力的重大飞跃，经过海量文本数据的训练，能够掌握复杂的语言模式和语义细微差别。凭借前所未有的语言处理
编译|言征 出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）生成式人工智能是否会取代人类程序员？可能不会。但使用生成式人工智能的人类可能会，可惜的是，现在还不是时候。目前，我们正在见证LLM领域的激烈竞争。仅仅是谷歌的生成式人工智能产品就已经变得非常丰富——其最新的开放模型Gemma就是LLM快速缩小的最新例证（是时候称它们为小型语言模型了吗？）。对于DevOps社区来说，更重要的是我们看到专门针对代码生成的其他LLM的开发速度非常快，例如Meta最近更新的CodeLlama70B。自然，生成式人工智能让不少开发者感到紧张。最近的一项研究中，近一半的开发者表示担心自己当前的技术能力集在生
我在jsp页面中有一个img标签，其中src路径需要传递header参数才能获取图像。我们怎样才能实现它？ 最佳答案 您现在可以使用fetch()添加标题，然后将结果加载到中:constsrc='https://api.mywebsite.com/profiles/123/avatar';constoptions={headers:{'Some-Header':'...'}};fetch(src,options).then(res=>res.blob()).then(blob=>{imgElement.src=URL.createO
虽然Ollama提供了运行和交互式使用大型语言模型（LLM）的功能，但从头开始创建完全定制化的LLM需要Ollama之外的其他工具和专业知识。然而，Ollama可以通过微调在定制过程中发挥作用。以下是细分说明：预训练模型选择：Ollama提供了一个预训练的开源LLM库，例如Llama2。这些模型已经针对海量数据集进行了训练，可以用于各种任务。使用Ollama微调：Ollama允许您在您自己的特定数据上微调这些预训练模型。这包括在您的数据上训练模型，以提高其在与您的领域或用例相关的任务上的性能。Ollama的作用：Ollama通过以下方式简化微调过程：下载预训练模型。将模型转换为兼容格式。提供命
