积分充值
 首页
前端开发
AngularDartElectronFlutterHTML/CSSJavaScriptReactSvelteTypeScriptVue.js构建工具
后端开发
.NetC#C++C语言DenoffmpegGoIdrisJavaJuliaKotlinLeanMakefilenimNode.jsPascalPHPPythonRISC-VRubyRustSwiftUML其它语言区块链开发测试微服务敏捷开发架构设计汇编语言
数据库
Apache DorisApache HBaseCassandraClickHouseFirebirdGreenplumMongoDBMySQLPieCloudDBPostgreSQLRedisSQLSQLiteTiDBVitess数据库中间件数据库工具数据库设计
系统运维
AndroidDevOpshttpdJenkinsLinuxPrometheusTraefikZabbix存储网络与安全
云计算&大数据
Apache APISIXApache FlinkApache KarafApache KyuubiApache OzonedaprDockerHadoopHarborIstioKubernetesOpenShiftPandasrancherRocketMQServerlessService MeshVirtualBoxVMWare云原生CNCF机器学习边缘计算
综合其他
BlenderGIMPKiCadKritaWeblate产品与服务人工智能亿图数据可视化版本控制笔试面试
文库资料
前端
AngularAnt DesignBabelBootstrapChart.jsCSS3EchartsElectronHighchartsHTML/CSSHTML5JavaScriptJerryScriptJestReactSassTypeScriptVue前端工具小程序
后端
.NETApacheC/C++C#CMakeCrystalDartDenoDjangoDubboErlangFastifyFlaskGinGoGoFrameGuzzleIrisJavaJuliaLispLLVMLuaMatplotlibMicronautnimNode.jsPerlPHPPythonQtRPCRubyRustR语言ScalaShellVlangwasmYewZephirZig算法
移动端
AndroidAPP工具FlutterFramework7HarmonyHippyIoniciOSkotlinNativeObject-CPWAReactSwiftuni-appWeex
数据库
ApacheArangoDBCassandraClickHouseCouchDBCrateDBDB2DocumentDBDorisDragonflyDBEdgeDBetcdFirebirdGaussDBGraphGreenPlumHStreamDBHugeGraphimmudbIndexedDBInfluxDBIoTDBKey-ValueKitDBLevelDBM3DBMatrixOneMilvusMongoDBMySQLNavicatNebulaNewSQLNoSQLOceanBaseOpenTSDBOracleOrientDBPostgreSQLPrestoDBQuestDBRedisRocksDBSequoiaDBServerSkytableSQLSQLiteTiDBTiKVTimescaleDBYugabyteDB关系型数据库数据库数据库ORM数据库中间件数据库工具时序数据库
云计算&大数据
ActiveMQAerakiAgentAlluxioAntreaApacheApache APISIXAPISIXBFEBitBookKeeperChaosChoerodonCiliumCloudStackConsulDaprDataEaseDC/OSDockerDrillDruidElasticJobElasticSearchEnvoyErdaFlinkFluentGrafanaHadoopHarborHelmHudiInLongKafkaKnativeKongKubeCubeKubeEdgeKubeflowKubeOperatorKubernetesKubeSphereKubeVelaKumaKylinLibcloudLinkerdLonghornMeiliSearchMeshNacosNATSOKDOpenOpenEBSOpenKruiseOpenPitrixOpenSearchOpenStackOpenTracingOzonePaddlePaddlePolicyPulsarPyTorchRainbondRancherRediSearchScikit-learnServerlessShardingSphereShenYuSparkStormSupersetXuperChainZadig云原生CNCF人工智能区块链数据挖掘机器学习深度学习算法工程边缘计算
UI&美工&设计
BlenderKritaSketchUI设计
网络&系统&运维
AnsibleApacheAWKCeleryCephCI/CDCurveDevOpsGoCDHAProxyIstioJenkinsJumpServerLinuxMacNginxOpenRestyPrometheusServertraefikTrafficUnixWindowsZabbixZipkin安全防护系统内核网络运维监控
综合其它
文章资讯
 上传文档  发布文章  登录账户
IT文库
  • 综合
  • 文档
  • 文章

无数据

分类

全部综合其他(14)人工智能(14)

语言

全部英语(5)中文(简体)(5)zh(2)中文(简体)(2)

格式

全部PDF文档 PDF(14)
 
本次搜索耗时 0.021 秒,为您找到相关结果约 14 个.
  • 全部
  • 综合其他
  • 人工智能
  • 全部
  • 英语
  • 中文(简体)
  • zh
  • 中文(简体)
  • 全部
  • PDF文档 PDF
  • 默认排序
  • 最新排序
  • 页数排序
  • 大小排序
  • 全部时间
  • 最近一天
  • 最近一周
  • 最近一个月
  • 最近三个月
  • 最近半年
  • 最近一年
  • pdf文档 Google 《Prompt Engineering v7》

    efficacy: the model you use, the model’s training data, the model configurations, your word-choice, style and tone, structure, and context all matter. Therefore, prompt engineering is an iterative process high-quality prompts that guide LLMs to produce accurate outputs. This process involves tinkering to find the best prompt, optimizing prompt length, and evaluating a prompt’s writing style and structure in relation translation, code generation, and code documentation or reasoning. Please feel free to refer to Google’s prompting guides2,3 with simple and effective prompting examples. When prompt engineering, you
    0 码力 | 68 页 | 6.50 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 OpenAI 《A practical guide to building agents》

    A practical 
 guide to 
 building agents Contents What is an agent? 4 When should you build an agent? 5 Agent design foundations 7 Guardrails 24 Conclusion 32 2 Practical guide to building agents Introduction multimodality, and tool use have unlocked a new category of LLM-powered systems known as agents. This guide is designed for product and engineering teams exploring how to build their first agents, distilling and effectively. After reading this guide, you’ll have the foundational knowledge you need to confidently start building your first agent. 3 A practical guide to building agents What is an agent?
    0 码力 | 34 页 | 7.00 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 Trends Artificial Intelligence

    represent key underpinnings of these changes. As does leadership evolution for the global powers. Google’s founding mission (1998) was to ‘organize the world’s information and make it universally accessible units are the installed based of smartphones & tablets in 2020. Cloud & data center capex includes Google, Amazon, Microsoft, Meta, Alibaba, Apple, IBM, Oracle, Tencent, & Baidu for ten years ending 2022 Annual Searches = ChatGPT 5.5x Faster vs. Google Note: Dashed-line bars are for years where Google did not disclose annual search volumes. Source: Google public disclosures, OpenAI (12/24). ChatGPT
    0 码力 | 340 页 | 12.14 MB | 4 月前
    3
  • pdf文档 开源中国 2023 大模型(LLM)技术报告

    SageMaker、Google Cloud AI Platform 和 Microsoft Azure Machine Learning 都是提供端到 端机器学习服务的云平台。 这些工具和库专门为加速机器学习模型的训练和推理而设计,通常利 用 GPU 或 TPU 等硬件。这类工具可以显著提高训练和推理的速度, 使得处理大规模数据集和复杂模型变得可行。NVIDIA CUDA 和 Google Cloud 用于优化计算密集型任务,而 Java 在企业环境中处理模型部署和系 统集成方面常见。JavaScript 适用于 Web 环境的 LLM 应用。 13 / 32 LLM 基础设施:编程语言 2023 年是大语言模型 (LLM) 之年,Python 作为人工智能领域使用度最高的编程语言,在 2023 年到底有多火? 从各种开发者报告、编程语言榜单来看。只要出现有关编程语言流行度的排名, ,而 Java、C/C++
    0 码力 | 32 页 | 13.09 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 OpenAI - AI in the Enterprise

    Domain expertise Fine-tuned models better understand your industry’s terminology, style, and context. Consistent tone and style For a retailer, that could mean every product description stays true to brand other agents to get things done. We’ll continue to report back from the front lines of AI to help guide your own thinking. Product Note: Operator Operator is an example of OpenAI’s agentic approach
    0 码力 | 25 页 | 9.48 MB | 5 月前
    3
  • pdf文档 DeepSeek图解10页PDF

    这种架构正好完美做到了 Scaling Laws, Transformer 就是自然语言处理领域实现扩展规律的最好的网络结构。 2.2 Transformer 基础架构 LLM 依赖于 2017 年 Google 提出的 Transformer 模型,该架构相比传统的 RNN(递归神经网络)和 LSTM(长短时记忆网络)具有更高的训练效率和 更强的长距离依赖建模能力。Transformer 由多个关键组件组成:1 interconnects.ai/p/deepseek-r1-recipe-for-o1 https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-mixture-of- experts 教程作者:郭震,工作 8 年目前美国 AI 博士在读,公众号:郭震 AI,欢迎关注获取更多原创教程。资 料用心打磨且开源,是为了帮助更多人了解获取
    0 码力 | 11 页 | 2.64 MB | 8 月前
    3
  • pdf文档 DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model

    Formats 34 3 1. Introduction In the past few years, Large Language Models (LLMs) (Anthropic, 2023; Google, 2023; OpenAI, 2022, 2023) have undergone rapid development, offering a glimpse into the dawn of arXiv preprint arXiv:2101.00027, 2020. Google. Introducing gemini: our largest and most capable ai model, 2023. URL https: //blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/. A. Gu, B. Rozière, H. Leather
    0 码力 | 52 页 | 1.23 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 普通人学AI指南

    类模型通过训练大量的数据来获 得广泛的知识和能力。这些模型通常具有庞大的参数数量,能够处理复杂的任 务,如自然语言理解、图像识别、语音识别等。 闭源大模型包括 OpenAI 的 GPT 系列和 Google 的 BERT。这些模型因其 高效的学习能力和强大的通用性而受到关注。 开源大模型以 Meta 的 Llama 系列,2024 年 4 月,Llama3 发布,包括 8B 和 70B 模型。 图
    0 码力 | 42 页 | 8.39 MB | 8 月前
    3
  • pdf文档 TVM: Where Are We Going

    SubclassesUnified Runtime Benefit mod.export_library("mylib.so") Unified library packaging Free API (Py/Java/Go) lib = tvm.module.load("mylib.so") func = lib["npufunction0"] func(a, b) Automatic RPC Support
    0 码力 | 31 页 | 22.64 MB | 5 月前
    3
  • pdf文档 Facebook -- TVM AWS Meetup Talk

    methods not delivering generalized performance 2 Why TVM? XTVM for Speech Synthesis - WaveRNN-style model architecture - Autoregressive sampling net running at faster than real-time - Compute split
    0 码力 | 11 页 | 3.08 MB | 5 月前
    3
共 14 条
  • 1
  • 2
前往
页
相关搜索词
GooglePromptEngineeringv7OpenAIpracticalguidetobuildingagentsTrendsArtificialIntelligence开源中国2023模型LLM技术报告AIintheEnterpriseDeepSeek图解10PDFV2StrongEconomicalandEfficientMixtureofExpertsLanguageModel普通通人普通人指南TVMWhereAreWeGoingFacebookAWSMeetupTalk
IT文库
关于我们 文库协议 联系我们 意见反馈 免责声明
本站文档数据由用户上传或本站整理自互联网,不以营利为目的,供所有人免费下载和学习使用。如侵犯您的权益,请联系我们进行删除。
IT文库 ©1024 - 2025 | 站点地图
Powered By MOREDOC AI v3.3.0-beta.70
  • 关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩
    关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩