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阿里通义千问大语言模型在人工智能教育领域的应用探索
阿里通义千问，阿里集团的大型预训练语言模型，应用于AI教育，实现个性化教学、自适应学习系统和智能答疑。通过AIGC，它生成个性化内容，适应不同学生需求，优化教育资源配置，推动教育创新。在教育场景中，模型提供实时反馈，定制学习路径，促进教学质量提升。随着技术进步，AI在教育领域的应用将更加深入，但也需关注伦理与安全。
阿里云百炼|析言GBI产品入门指导
析言基础入门的操作体验，带领大家一起探索阿里云百炼|析言GBI的奥秘。
利用AI实现情感分析的实践与探索
本文主要介绍了利用AI技术进行情感分析的实践过程。通过阿里云自然语言处理服务（NLP）提供的情感分析API，结合Python编程语言和Jupyter Notebook开发环境，实现对社交媒体上产品评论的情感分析。具体步骤包括数据收集、预处理和调用API进行分析。示例代码展示了如何使用Python SDK调用API并获取情感分析结果。通过情感分析，企业能快速了解用户反馈，优化产品策略。未来，情感分析在客户服务、市场调研等领域将有更广泛应用，而阿里云平台为实现情感分析提供了便捷高效的工具和服务。
前端大模型入门：Transformer.js 和 Xenova-引领浏览器端的机器学习变革
除了调用API接口使用Transformer技术，你是否想过在浏览器中运行大模型？Xenova团队推出的Transformer.js，基于JavaScript，让开发者能在浏览器中本地加载和执行预训练模型，无需依赖服务器。该库利用WebAssembly和WebGPU技术，大幅提升性能，尤其适合隐私保护、离线应用和低延迟交互场景。无论是NLP任务还是实时文本生成，Transformer.js都提供了强大支持，成为构建浏览器AI应用的核心工具。
LLM 大模型学习必知必会系列(二)：提示词工程-Prompt Engineering 以及实战闯关
LLM 大模型学习必知必会系列(二)：提示词工程-Prompt Engineering 以及实战闯关
提高工作效率的关键：2024年10款最实用日程管理软件推荐
随着工作节奏加快，日程管理成为职场和个人生活中的重要部分。2024年，市场上出现了众多高效日程管理软件，既包括适合企业团队协作的强大工具，也涵盖了帮助个人优化日程的轻量级应用。本文推荐10款最受欢迎的日程管理软件，覆盖国内外多个工具，帮助用户挑选最适合自己的那一款，从而提高工作效率和生活质量。
智能客服系统集成技术解析和价值点梳理
在 2024 年的智能客服系统领域，合力亿捷等服务商凭借其卓越的技术实力引领潮流，它们均积极应用最新的大模型技术，推动智能客服的进步。
四张图片道清AI大模型的发展史(1943-2023)
现在最火的莫过于GPT了，也就是大规模语言模型(LLM)。“LLM” 是 “Large Language Model”（大语言模型）的简称，通常用来指代具有巨大规模参数和复杂架构的自然语言处理模型，例如像 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）这样的模型。这些模型在处理文本和语言任务方面表现出色，但其庞大的参数量和计算需求使得它们被称为大模型。当然也有一些自动生成图片的模型，但是影响力就不如GPT这么大了。
混淆矩阵（Confusion Matrix）
随着机器学习和人工智能的迅速发展，分类模型成为了解决各种问题的重要工具。然而，仅仅知道模型预测对了多少样本是不够的。我们需要一种更详细、更系统的方法来理解模型的分类能力，以及它在不同类别上的表现。
混淆矩阵是在机器学习和统计学中用于评估分类模型性能的一种表格。它对模型的分类结果进行了详细的总结，特别是针对二元分类问题，另外混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种表格，特别适用于监督学习中的分类问题。它以矩阵形式展示了模型对样本进行分类的情况，将模型的预测结果与实际标签进行对比。
智能化软件测试：AI驱动的自动化测试策略与实践####
本文深入探讨了人工智能（AI）在软件测试领域的创新应用，通过分析AI技术如何优化测试流程、提升测试效率及质量，阐述了智能化软件测试的核心价值。文章首先概述了传统软件测试面临的挑战，随后详细介绍了AI驱动的自动化测试工具与框架，包括自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）算法在缺陷预测、测试用例生成及自动化回归测试中的应用实例。最后，文章展望了智能化软件测试的未来发展趋势，强调了持续学习与适应能力对于保持测试策略有效性的重要性。
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