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通义灵码史上最全使用教程：秀一秀AI编程新肌肉
通义灵码是阿里云推出的一款智能编码辅助工具，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等功能。它支持 Visual Studio Code 和 JetBrains IDEs，适配多 IDE 原生设计，帮助开发者高效、流畅地编码。官方提供了详细的下载和安装指南，以及丰富的功能介绍和使用指南。
通义灵码在 PyCharm 中的强大助力（上）
在数字化时代，Python 开发者常用 PyCharm 进行高效开发。阿里云推出的通义灵码是一款基于 AI 的代码生成工具，能通过自然语言描述快速生成代码片段，优化代码结构，提升开发效率。本文将详细介绍通义灵码在 PyCharm 中的安装、配置及具体应用，展示其强大的功能和便捷的操作。
Mooncake：月之暗面Kimi联合清华等机构推出的大模型推理架构
Mooncake是由月之暗面Kimi联合清华大学等机构共同开源的大模型推理架构。该架构以KVCache为中心，通过分布式设计和资源优化，显著提升了大模型推理的吞吐量和效率，同时降低了算力开销。Mooncake在长上下文场景中表现出色，支持多种应用场景，如自然语言处理、内容推荐系统和搜索引擎等。
modelscope模型库列表
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LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇
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【传知代码】BERT论文解读及情感分类实战-论文复现
本文介绍了BERT模型的架构和技术细节，包括双向编码器、预训练任务（掩码语言模型和下一句预测）以及模型微调。文章还提供了使用BERT在IMDB数据集上进行情感分类的实战，包括数据集处理、模型训练和评估，测试集准确率超过93%。BERT是基于Transformer的预训练模型，适用于多种NLP任务。在实践中，BERT模型加载预训练权重，对输入数据进行预处理，然后通过微调适应情感分类任务。
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