近期,阿里云重磅发布了首款面向 Java 开发者的开源 AI 应用开发框架:Spring AI Alibaba(项目 Github 仓库地址:alibaba/spring-ai-alibaba),Spring AI Alibaba 项目基于 Spring AI 构建,是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践,提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案,帮助开发者快速构建 AI 应用。本文将详细介绍 Spring AI Alibaba 的核心特性,并通过「智能机票助手」的示例直观的展示 Spring AI Alibaba 开发 AI 应用的便利性。示例源
本课程是阿里云百炼平台的第二天课程内容,旨在帮助用户了解如何通过阿里云百炼构建和发布自己的AI应用。介绍了如何利用大模型和智能体应用来创建具备强大语言理解和生成能力的AI助手,并通过不同的渠道(如网站、钉钉、微信公众号等)发布这些应用。
千问团队开源了强大的 Qwen2.5-Coder 系列模型,涵盖 0.5B 到 32B 六种尺寸,旨在推动开放代码模型的发展。该系列模型在代码生成、修复和推理等方面表现出色,支持多种编程语言,并在多个基准测试中达到 SOTA 水平。此外,Qwen2.5-Coder 还提供了丰富的应用场景,如代码助手、Artifacts 和 Interpreter,满足不同开发者的需求。
Meta发布了 Meta Llama 3系列,是LLama系列开源大型语言模型的下一代。在接下来的几个月,Meta预计将推出新功能、更长的上下文窗口、额外的模型大小和增强的性能,并会分享 Llama 3 研究论文。
本文详细阐述了Prompt的设计要素,包括引导语、上下文信息等,还介绍了多种Prompt编写策略,如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等,旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化,可逐步实现更优的Prompt设计。