背景 首先声明笔者是软件开发多年经历，对于ChatGPT过程中一些观察，仅代表个人观点。对于才工作的新人，没有更多软件开发与编码经验，可能ChatGPT帮助更大。当下ChatGPT在软件工程编码过程反思： 风险一: ChatGPT当下对于整个软件工程优化与改进所有源代码效率不高。ChatGPT出现意味着程序员可以协助AI工具生成优质代码，改进现有代码。在实践过程中，我们看到程序员需要等待ChatGPT的逐行输出结果，这似乎是就是在等待时间。看上去最终效果比较好，但实际是等待花费更多时间。一个简单的技术问题也需要问GPT，那不是搜索引擎就能解决的问题。一个程序员如果过分依赖C
文章目录〇、引子一、什么是“无测试组织”？二、无测试组织适用于哪些场景？三、无测试组织还有哪些优势或特点？新书推荐——《**无测试组织：测试团队的敏捷转型**》〇、引子初次看到“无测试组织”的朋友可能会觉得有标题党之嫌，类似“测试岗位已死”的论调每几年就会在媒体和圈子里传播一轮。难道“狼”又要来了吗？实际上，行业对测试工程师的招聘数量不降反升，随着新兴公司的蓬勃发展，测试工程师的薪酬也水涨船高。显然，“无测试组织”的发展势头在这些年并没有显现出来。在高度成熟的敏捷研发团队中，测试工作应该如何开展，以及由谁来承担呢？今天的测试工程师，面向可能的未来变革开始长期修炼，肯定有百益而无一害。敏捷团队中
4月18日，火山引擎在其举办的“原动力大会”上发布自研DPU等系列云产品，并推出新版机器学习平台：支持万卡级大模型训练、微秒级延迟网络，让大模型训练更稳更快。火山引擎总裁谭待表示，AI大模型有巨大潜力和创新空间，火山引擎会服务客户做好大模型，共同推动各行业的智能化升级。 AI大模型成为人工智能迈向通用智能的里程碑技术。它的出现，让很多产业人士认为这项技术会改变信息产业格局，即基于数据的互联网时代和基于算力的云计算时代之后，将进入基于大模型的AI时代。 其实无论是最近大火的ChatGPT，还是国内百度公司推出的文心一言，其实都是AI大模型的典型代表。 看完上面的新闻我们不由的感慨国家的强大
AI绘画从今年过年那阵儿兴起，到现在(2023.8)已经半年过去了，涌现了很多风格迥异的模型，我在这里简单汇总一些。一、写实人物类1.1AWPortrait比较拟真的人物肖像1.2 XXMix_9realistic2.5D人物模型，因为画面带有一丝油画的感觉，可以制作古典风格的人物肖像，也是大家见的最多的那种。1.3 majicMIX优质真实人物模型，majicMIX系列包含男性，女性，机甲，奇幻等多种风格，当然了，它只适合画人物特写图，以及小范围的场景图，对大场景的处理比较生硬，不过这也是真实模型的弊端。1.4 nwsj_realistic由作者娜乌斯嘉本人自己训练自己的照片所得到的人物模型
你是否有过这样的经历：你在网上看到一张壁纸，画面中的雪山和湖泊令人心驰神往，你想知道这是哪个国家的美景，却不知道如何搜索；或者，在阅读一篇文章时，你想深入了解这个话题，寻找更多的观点和资料，却不知道该如何精确描述；又或者，当你在聆听一首歌曲时，你想寻找更多同样风格或情感的歌曲，却不知道如何分类。这时，你需要的是一个能够理解你的意图，为你提供最相关的结果，让你轻松找到你想要的信息的工具。这就是VectorDataBase(VectorDB，向量数据库)，它就像一个超级大脑，帮助你解决这些问题！VectorDB的用途远不止于此，它还能够帮助像ChatGPT这样的智能系统，从海量的数据中快速检索出最
ChatGPT和百度的文心一言是两种不同的自然语言处理（NLP）AI技术，它们具有相似的功能和特点，但有着很大的差异和各自的优势。ChatGPT是OpenAI团队开发的基于Transformer框架的大规模语言模型，是从大量自然语言数据中训练出来的一种通用语言模型，其主要应用领域为自然语言处理、文本生成、对话系统等。ChatGPT最大的优势在于其能够利用大量数据对不同领域的语言模型进行训练，并确保其能够产生高质量的文本输出。同时，它的预置语言模型可以用于很多NLP应用中，如机器翻译、文本摘要、自然语言生成等。百度的文心一言是基于深度学习和语义理解技术的情感分析工具，其主要功能是根据用户输入的文
介绍：当你每天打开StepN，奔跑在回本的道路上，却发现，原来路可以越跑越长，回本成了可望而不可即的幻想，你是否感到些许无奈？当你充满激情，怀揣致富的梦想，去寻找下一个Axie级别的项目，却发现，不知何时，已经掉进了财富归零的旁氏陷阱，你是否又有些许失望？当你抱着「区块链可以改变世界，改变游戏产业」的信仰，却发现，GameFi行业似乎陷入困境、停滞不前，你是否曾怀疑自己，怀疑信仰究竟是不是一文不值？而引发这些问题的根源就在于：糟糕的Token经济模型。GameFi当下的困境：当下GameFi游戏的「双Token经济模型」太过旁氏，玩家打金产出的效用Token（UtilityToken）没有价值
介绍：当你每天打开StepN，奔跑在回本的道路上，却发现，原来路可以越跑越长，回本成了可望而不可即的幻想，你是否感到些许无奈？当你充满激情，怀揣致富的梦想，去寻找下一个Axie级别的项目，却发现，不知何时，已经掉进了财富归零的旁氏陷阱，你是否又有些许失望？当你抱着「区块链可以改变世界，改变游戏产业」的信仰，却发现，GameFi行业似乎陷入困境、停滞不前，你是否曾怀疑自己，怀疑信仰究竟是不是一文不值？而引发这些问题的根源就在于：糟糕的Token经济模型。GameFi当下的困境：当下GameFi游戏的「双Token经济模型」太过旁氏，玩家打金产出的效用Token（UtilityToken）没有价值
6月27日，“2023亚马逊云科技中国峰会”在上海世博中心盛大启幕！亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区执行董事张文翊全面阐述了在当下这个挑战与机遇并存的时代，面对生成式AI等前沿科技带来的新挑战和新机遇，企业需要“面向未来不断构建”，做到高瞻远瞩，积极拥抱技术革新，以具有创造性的方式想象未来的可能性，重塑企业及行业的未来；应放眼乾坤，瞄准全球用户，在一个更加广阔的天地里求变求发展；同时要做到未雨绸缪，夯实地基，打造业务韧性，为挑战和不确定性提前筹备。 在峰会上，张文翊聚焦近期爆火的生成式AI，探讨了这项技术可以从四个方面为企业带来价值，包括创造全新的客户体验、提高企业内部员工的生产力、帮助
文章目录1.`TensorFlowServing`：2.`ONNXRuntime`：3.`TensorRT`：4.`TFLite`：5.`OpenVINO`：6.`TVM`：1.TensorFlowServing：是Google推出的TensorFlow模型部署和服务化框架，能够将TensorFlow模型作为服务提供给客户端，并支持高效的多并发请求。2.ONNXRuntime：是Microsoft推出的深度学习推理引擎，支持ONNX模型的跨平台部署和优化。ONNX源码3.TensorRT：是NVIDIA推出的针对NVIDIAGPU的高性能深度学习推理库，能够通过优化和裁剪神经网络来提高推理性能
