大语言模型在假新闻检测应用中发挥重要作用。通过学习大量语言数据和模式，模型可以理解文本的语义和上下文信息，判断其真实性。模型通过监督学习训练，提取特征并预测新闻真实性。结合其他技术手段和人工审核，可以提高准确性和可信度。假新闻检测的过程包括数据准备、特征提取、模型训练和实际应用。模型在谣言检测中也有类似应用。

自chatgpt3.5发布以来，各种大模型飞速发展，各行各业都有接入大模型的需求，呼叫中心行业非常适合通过接入大模型用AI来回答用户的各种咨询，降低人力资源，使用顶顶通呼叫中心中间件，只需要100行不到的代码，就可以非常简单容易的让电话机器人系统，呼叫中心系统快速接入各种大模型

通义灵码，是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，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、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云 SDK/OpenAPI 的使用场景调优，助力开发者编码。 通义灵码是一款基于阿里云通义代码大模型打造的智能编码助手，基于海量优秀开源代码数据集和编程教科书训练，可根据当前代码文件及跨文件的上下文，自动生成行级/函数级代码、单元测试、代码注释等，此外还具备代码解释、智能研发问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云 SDK/OpenAPI 使用场景调优，为开发者带来高效、流畅的编码体验。

本文描述在阿里云上从0开始构建个人/企业专属，具备私域知识库+LLM智能问答能力的网页版聊天机器人。网页采用streamlit实现，知识库技术方案使用了Lindorm AI数据服务平台知识库能力，LLM使用了开源ChatGLM2-6B。 Streamlit使用起来非常简便，可以让开发者快速（短则几十分钟即可）搭建一个具备公网访问能力的网页。尤其在人工智能开发上，可使用Streamlit快速搭建应用环境，让开发人员将更多精力集中在人工智能本身，本文从0开始详细讲解整个应用的构建过程，代码实现了一个简洁的具备公网访问能力的网页版聊天机器人。

本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑

今天社群中的小伙伴面试遇到了一个问题，如何保证生成式语言模型在同样的输入情况下可以保证同样的输出。 这里面造成问题的因素有两个方面： 一个方面是在forward过程中参数的计算出现了差异，这种情况一般发生在游戏显卡中，游戏显卡无法保证每一次底层算子计算都是成功的，也没有办法保证同输入同输出，这里我们就需要采用具有ecc内存纠错机智的专用显卡用来解决相关的问题。

从“通义”系列大模型产品的发展路径到其在企业和行业的应用进展，全面呈现阿里云的产品思路以及技术与业务结合的探索。

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阿里云AI新品“通义听悟”，开放公测！

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体验通义听悟产品，写下原创评测，就有机会赢取小米投影仪、阿里云定制T恤、阿里云社区优质评测证书、30元猫超卡等诸多好礼！快来参与吧！

阿里云和通义大模型成为第一批算力伙伴和模型伙伴。

根据 Github Trendings 的统计，2024年7月15日当周共有15个项目上榜。以下是按开发语言分类的项目数量汇总：Python项目5个，非开发语言项目4个，JavaScript项目3个，TypeScript项目2个，Go、Solidity和Java项目各1个，Rust项目1个。此外，介绍了多个值得关注的项目，包括免费编程学习平台 freeCodeCamp.org、免费编程书籍和学习资源清单、免费 API 集合等，涵盖了不同编程语言和技术领域。

本周Github Trendings共有15个项目上榜，按开发语言汇总，Python项目最多，共8项；TypeScript项目6项；HTML、Lua、Jupyter Notebook、Dart和C++各1项。亮点项目包括增强人类能力的开源框架Fabric，自托管游戏流主机Sunshine，以及多种AI驱动的工具和平台，如Khoj、Ente和Dataherald等。这些项目不仅在技术创新上有所突破，还在社区中获得了广泛的关注和支持。

根据Github Trendings的统计，本周（2024年7月8日统计）共有15个项目上榜。按开发语言分类，Python项目最多，有6项；其次是C++和TypeScript，各有3项；Jupyter Notebook和JavaScript各2项；QML、非开发语言项目、Rust则各有1项。这些项目涵盖了多种领域，包括编程教育、API集合、语言模型、十六进制编辑器等。

根据Github Trendings的统计，2024年5月20日当周共有15个项目上榜。按开发语言分类，项目数量如下：Python项目5个，TypeScript项目3个，C++项目2个，Jupyter Notebook项目2个，C、Go、Rust和C#项目各1个。介绍了多个值得关注的项目，包括ChatGPT桌面应用程序、Fooocus图像生成软件、Jellyfin媒体系统等。这些项目涵盖了多种功能和技术领域，值得关注和研究。

根据Github Trendings统计，2024年6月共有20个项目上榜。按开发语言分类，项目数量如下：Python和TypeScript项目各有8项，Jupyter Notebook 3项，HTML、Java、Rust、Vue 和 Batchfile 各1项，C和Svelte也分别有1项。这些项目涵盖多种领域，从AI驱动的应用到游戏开发，反映了开源社区的多样性和创新力。

【8月更文挑战第14天】

本文主要演示阿里云百炼产品，如何通过API实现数据中心文档的上传和索引的添加。

【8月更文挑战第10天】

Serverless IDE 是专为无服务器架构设计的集成开发环境，简化开发者构建、测试与部署流程。其核心功能包括项目管理模板、多语言支持的代码编辑、本地模拟调试、云服务集成、一键部署、日志监控及插件扩展等。通过这些功能，Serverless IDE 提升开发效率、降低学习成本、加强团队协作并确保应用质量。流行的选择有 Serverless Framework Dashboard、AWS Cloud9 及 Visual Studio Code 配套插件。随着无服务器技术的发展，Serverless IDE 将扮演更加关键的角色。

【6月更文挑战第5天】Nature发表的论文显示，GPT-4在心智理论任务中表现出色，特别是在识别讽刺上超越了人类。然而，在理解失礼行为和相关社会意识方面，GPT-4逊于人类，而LLaMA2-Chat在此类情境中表现更佳。尽管如此，GPT-4在失礼行为可能性测试中展现出高超的理解力。该研究强调了AI在模拟人类心理状态方面的进步与局限性。[链接](https://www.nature.com/articles/s41562-024-01882-z)

本文探讨了开源与闭源软件在大模型技术发展中的角色，深入比较了两者在质量、安全、产业化、适应性和可靠性等方面的优缺点。开源软件得益于全球开发者社区，通常在创新和适应性上表现出色，但安全性和质量可能因分散的开发而有所波动。闭源软件则在代码质量和安全性上有一定优势，但可能限制了产业的协作与创新。 在商业模式方面，开源通常依赖服务和支持盈利，闭源则通过软件授权和订阅服务获利。开源模式的市场竞争更激烈，闭源模式则更注重市场份额和控制。企业需要根据自身情况选择合适的战略，有些可能会采用

入门生成式语言模型涉及理解基本概念、学习NLP基础知识、掌握相关工具和框架、训练与评估模型、实践项目和案例，以及持续学习。关键步骤包括预训练、微调（如SFT、LoRA、Prefix Tuning）、模型选择（如LLaMA、ChatGLM、Bloom等）和优化部署（量化、剪枝）。训练策略包括Pretrain、SFT、LoRA等，模型如Qwen、GPT-3、OPT等，评估数据集有SuperGLUE、CLUEbenchmark等。此外，有专门的加速和分布式框架如DeepSpeed、Megatron、FairScale等，以及部署工具vLLM、TensorRT-LLM。

想要用大模型概念提振股价，必须要在体验上直面用户，耐心应对一次次用脚投票。

会议之眼快报：CCF中国计算机学会是全国性、学术性、非营利的学术团体，由从事计算机及相关科学技术领域的个人和单位自愿组成。作为独立社团法人，CCF是中国科学技术协会的成员之一，是全国一级学会！ CCF的前身是1962年成立的中国电子学会计算机专业委员会。在文革期间的1978年1月，学会恢复了活动，并更名为中国电子学会计算机学会。1985年3月，经过国家体改委批准，正式成立了中国计算机学会。截至2022年4月，CCF下设14个工作委员会、39个专业委员会、4个“计算+行业”分会以及36个地方会员活动中心。

随着人工智能（AI）的最新进展和生成型AI的兴起，我们在互联网上搜索信息的方式正在发生变化。

在当今的大数据时代，向量检索技术已成为处理海量数据、实现高效信息检索的重要手段。阿里云作为国内领先的云计算服务提供商，推出了自己的向量检索服务。本文将对阿里云的向量检索服务进行深入的测评，探讨其在语义检索、知识库搭建、AI多模态搜索等场景的最佳实践，并分析其与其他向量检索工具的优劣。