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MCI-GRU:在真实金融交易中验证有效的股票价格预测模型
此外,本文方法已成功应用于一家基金管理
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司的实际操作中,验证了其在真实金融环境中的有效性。
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万字长文,AI大模型的应用实践总结
通过中文金融
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开数据+爬取的金融数据构建指令数据集,并在此基础上对LLaMA进行了指令微调,提高了 LLaMA 在金融领域的问答效果。
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AI必备Prompt技巧《提问的艺术——让AI导出高质量答案》
例如:“写一篇关于狗的故事,主人
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是一只忠诚的拉布拉多,它在某个城市里生活,并且有一个主人叫做杰克。
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一个充满多智能体的数字社会正在浮现,商业的底层逻辑已进入重构倒计时
正如超级个体与一人
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保姆级教程:图解Transformer
上面有 sin 和 cos 一组
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式,也就是对应着 𝑒𝑚𝑏𝑒𝑑𝑑
人工智能
我们需要的不是智能体,而是工作流(5000字保姆式教学)
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众号爆文,首先我们要想一下爆文流程有哪些角色参与: 所以我们可以先画一个多角色协作工作的工作流图: 暂时无法在飞书文档外展示此内容 从 coze 后台的多角色协作的工作流来看
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StreamingLLM 框架:利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说,探索无限长度文本
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谈谈RAG存在的一些问题和避免方式
如果我们把所有的限制放在一起,重新考虑一些
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冲击传统模特,商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型
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式计算: 我们在[11]的基础上增加了一个二阶平滑约束,计算方法如下: 其中𝐹𝑖𝑡
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开源免费离线语音识别神器whisper如何安装
当然,我们知道一些商业
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司提供语音识别服务,但是基本都是联网运行,个人隐私安全总是有隐患,而whisper完全不同,whisper完全在本地运行,无需联网,充分保障了个人隐私,且whisper识别准确率相当高
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【提前体验GPT-5】吴恩达AI智能体工作流详细解读
第一种,以Chat Dev为例,如果你想开发一款游戏,你可以让它分别扮演一个游戏开发
公
司的CEO、项目经理、软件工程师、测试人员等不同角色 。
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使用知识图谱提高RAG的能力,减少大模型幻觉
代码实现 我们需要使用3个主要工具/组件: 1、LlamaIndex是一个编排框架,它简化了私有数据与
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共数据的集成,它提供了数据摄取、索引和查询的工具,使其成为生成式人工智能需求的通用解决方案
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预训练对话大模型深度解读
回复中包含很多相关信息(可能存在幻觉) 安全性好:ChatGPT的安全漏洞很少,并且还在持续优化 3.10 Character AI 是一家创业
公
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各个语种互相翻译:Meta推出NLLB-200 AI模型,可实现200种语言互译
最近,该
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司详细介绍了 CRISS 系统,该系统从许多不同语言中挖掘未标记的数据,从而跨语言挖掘句子,并训练出优秀的模型。
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还在用“You are expert”这种提示词?连ChatGPT都瞧不起你,试试这些Prompt吧
使用多样化、
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正且有信誉的来源至关重要。
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