对话专题
Behind the Code：与 Rakic 和 Todorovic 对话 OriginTrail 如何实现 AI 去中心化
原文：https://www.youtube.com/watch?v=ZMuLyLCtE3s&list=PLtyd7v_I7PGnko80O0LCwQQsvhwAMu9cv&index=12 作者：The Kusamarian 编译：OneBlock+ 随着人工智能技术的飞速发展，一系列前所未有的挑战随之而来：模型的衰退与互联网的潜在威胁愈发明显。AI 的增长曲线可能因训练过程中的瓶颈而趋于平
AIStarter：AI界的全能启动器【绘画、对话、写作、视频、换脸...】
随着人工智能技术的不断进步，越来越多的工具和平台开始涌现，旨在帮助用户更便捷地使用AI技术。AI Starter作为一个集成了多项实用功能的启动器，旨在为用户提供一站式的AI项目管理和使用体验。本文将详细介绍AI Starter的功能和亮点，帮助用户更好地了解这款强大的工具。 一、引言 简述AI技术的发展及其在各领域的应用。引出文章主题——AI Starter的功能和亮点。 二、AI Sta
livekitAI对话实践（python+next）
https://docs.livekit.io/home/self-hosting/local/ 1）根据上面的教程启动livekit服务 livekit-server --dev --bind 0.0.0.0 保证局域网内都可以访问 启动成功后访问页面192.168.1.138:7800 是一个ok 2）根据下面的教程启动前端（next）和后端服务 需要注意的是 export LIVEK
如何在算家云搭建Qwen2（智能对话）
一、Qwen2简介 Qwen2 是由阿里云通义千问团队研发的新一代大型语言模型系列，它在多个方面实现了技术的飞跃和性能的显著提升。以下是对 Qwen2 的详细介绍： GitHub - QwenLM/Qwen2: Qwen2 is the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cloud. 1. 模型概述 名称
一文速学ChatBi“与数据库对话“大模型技术原理及框架一览
前言 上期写了NL2SQL，相信看过的朋友应该都对现在大模型在数据交互办公层面的探索和发展都十分感兴趣，在此商业化的产品市场上也有很多，比如阿里云的析言GBI： 腾讯云的ChatBI： 像此类的产品可以说是最贴切业务的。 在许多业务场景中，用户最关心的是如何快速获取最终的数据结果，而不是去理解数据是如何被提取和处理的。学习数据获取的复杂过程往往是一个高成本的障碍，而降低这一成本直接关系到产
前端怎么实现大模型对话
说一下前端怎么实现大模型，就是像什么通义千问文心一言GPT那样的，这个我之前做过啊就是这样的，这是我们以前在公司做的，对大家以后开发这种东西有一些参考，那我们当时做的时候是没有参考的，网上有这种相关的代码仓库，它模拟那种GPT实现的，但是它那个做的非常复杂。他用了十几个这种组件，然后几十个方法，而且数据存储都放在前端，根本无法参考，太麻烦了。 我这个就一个组件几千行代码实现了的，包括什么文心一言
对话系统概述：问答型（直接根据用户的问题给出精准的答案，更接近一个信息检索的过程；单轮；上下文无关）、任务型（多轮对话、针对特定场景）、闲聊型（不解决问题；自然交互；多轮对话）、图谱型（基于图谱推理）
参考资料： 【笔记1-1】基于对话的问答系统CoQA (Conversational Question Answering) 了解人机对话—聊天、问答、多轮对话和推荐 幽澜资讯：如何区分智能机器人对话系统的单轮和多轮对话？ NLP领域中对话系统（Dialogue）和问答系统（question answer）做法有哪些异同点？ GitHub：基
240831-Gradio之RAG文档对话工具Kotaemon的安装与配置
A. 用户界面 该项目既可以作为功能性 RAG UI，既可以用于对文档进行 QA 的最终用户，也可以用作想要构建自己的 RAG 管道的开发人员。对于最终用户：- 一个干净且简约的用户界面，用于基于RAG的QA。- 支持 LLM API 提供程序（OpenAI、AzureOpenAI、Cohere 等）和本地 LLMs（通过 ollama 和 llama-cpp-python）。- 简单
大模型企业应用落地系列八》基于大模型的对话式推荐系统》用户交互层
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 大模型企业应用落地系列八基于大模型的对话式推荐系统》用户交互层项目实践深入探讨大模型推荐技术发展趋势探讨 总结 大模型企业应用落地系列八 基于大模型的对话式推荐系统》用户交互层 上一篇文章详细讲解了对话管理层，本篇
【纯java语言做RPG游戏】4.用XML导入NPC并与NPC对话
上次搞定了角色的行走以及角色与地图元素的碰撞检测问题，这次就在这个地图中加入第一个NPC吧.. 首先，前面做地图的时候用的是三层的数组，第一层用来存放角色脚下的素材，第二层是和角色同一层次的素材，而第三层本来是准备用来存放角色上方的素材想云朵之类的，但是想了一下，还是算了，没必要做得那么的麻烦，那么第三层就用来存放NPC吧... 在游戏中加入一个NPC，可以用JAVA面向对象的思想，创建
EmotionIC：受情感惯性和传染驱动的依赖建模用于对话中情绪识别
论文地址 https://doi.org/10.1007/s11432-023-3908-6 项目代码 https://github.com/lijfrank-open/EmotionIC 关键词 对话情绪识别，情感惯性和传染，多头注意力，门控循环单元，条件随机场 研究意义 对话中情绪识别（ERC）是自然语言处理（NLP）中最受关注的研究领域之一，旨在识别对话中每个话语的情感。由于这
大模型企业应用落地系列六》基于大模型的对话式推荐系统》推荐引擎层
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 大模型企业应用落地系列六基于大模型的对话式推荐系统》推荐引擎层对话管理层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨 总结 大模型企业应用落地系列六 基于大模型的对话式推荐系统》推荐引擎层 上一篇文章详细讲解了大模型管理层，
对话人工智能专家-吴恩达等人 重要总结
问题一 现在深度学习如此火热，深度学习的技术现状，未来发展是否会成为通用技术基础？ 徐伟:深度学习会是人工智能的一个重要部分，而且被广泛使用。吴恩达:我相信深度学习在未来几年会创造更大的价值，而且这方面很缺人才。目前的人工智能仍然距离 人的智能 很远，而且还不清楚如何达到人的水平。我认为 我们要清楚 需要 用深度学习 做什么，什么不应该做，这是很重要的。 问题二 在比较充分的数据和运算能
三星Note3使用技巧：在对话中使用S即时译
现在我们来分朱雀网络 www.zhuquewl.com ROM包下载享一个三星Note3使用技巧，即如何在在对话中使用S即时译功能。N9006、N9002、N9009等版本都可参考本使用教程。我们都知道，Galaxy Note3支持S即时译功能，用户可以在对话过程中实现即时翻译。下面请看具体操作方法： 1、向下滑动屏幕顶帘，将【数据开关】点为绿色; 2、在待机页面下，点击【应用程序】; 3
精准聊片，一触即达：影视软件对话搜索融合RAG技术应用，实现垂直领域知识精准推送
精准聊片，一触即达：影视软件对话搜索融合RAG技术应用，实现垂直领域知识精准推送 1. 背景 聊片场景是对话搜索一个重要的子场景。在聊片场景中，用户主要询问影视剧集、人物或者角色相关的知识。 聊片场景和搜片场景有一些不同，在聊片场景中，用户不是为了搜索观看某个剧，而是想要了解影视剧集、角色、演员等周边的知识。这些知识大部分是垂直领域内实时更新的数据，大模型本身是没有这方面知识的，直接
大模型企业应用落地系列三》基于大模型的对话式推荐系统》大数据平台层
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 大模型企业应用落地系列三技术架构实现》大数据平台层大模型底座层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨 总结 大模型企业应用落地系列三 技术架构实现》大数据平台层 大数据平台层是对话式推荐系统的重要基础，它集成了多种数据
大模型企业应用落地系列四》基于大模型的对话式推荐系统》大模型底座层
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 大模型企业应用落地系列四基于大模型的对话式推荐系统》大模型底座层大模型管理层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨 总结 大模型企业应用落地系列四 基于大模型的对话式推荐系统》大模型底座层 上一篇文章详细讲解了大数据平
WT2605C离在线识别方案新品上市 AI在线对话 赋予千行百业产品语音交互能力
一：AI对话芯片，赋予千行百业产品语音交互能力 【唯创知音】WT2605C蓝牙语音芯片新品上市，方案集在线语音识别、在线TTS、本地离线唤醒识别多功能于一体，可拆分可组合,模块化输出，开箱即用； AI在线对话， 支持全球51国语言/22种国内方言流畅转换，打破语种限制；赋予千行百业产品语音交互能力，让您的产品轻松对接AI大模型； 支持wifi/4g/Ble
大模型企业应用落地系列二》基于大模型的对话式推荐系统》核心技术架构设计图
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 大模型企业应用落地系列二基于大模型的对话式推荐系统》心技术架构设计图对话式推荐系统技术架构的每一层更加深入的分析解读具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨 总结 大模型企业应用落地系列二 基于大模型的对话式推荐系统》心技
第一课，认识C++，和计算机对话
一，编程是什么？C++是什么？ 编程是编写代码来实现需要的功能，C++就是用来编程的语言，计算机没法直接听懂人类的语言，需要用编程语言C++来和计算机交流。 二，编程能做哪些事情？ ①让机器人“活”过来 ②开发游戏 ③维护网络安全，抵制黑帽子黑客 三，认识编程工具DevC++，几个常用编程键位 今日学习的常用键位总结： Ctrl N : 调出
大模型企业应用落地系列一》基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 大模型企业应用落地系列一基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述对话式推荐系统技术架构设计大模型推荐技术发展趋势探讨 总结 大模型企业应用落地系列一 基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述 在当今AI
【Nature】在科研中应用ChatGPT：如何与数据对话
随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLMs）正逐渐成为科研领域的一种创新工具。这些模型通过自然语言处理技术，使得研究人员能够以直观的方式与数据进行交互，从而简化了数据分析和解释的过程。在《自然》杂志2024年7月25日发表的文章《CHATGPT FOR SCIENCE: HOW TO TALK TO YOUR DATA》中，作者Julian Nowogrodzki深入探讨了LLMs在科学研
AI 音频/文本对话机器人：Whisper+Edge TTS+OpenAI API构建语音与文本交互系统（简易版）
文章目录 前言思路：环境配置代码1. 加载Whisper模型2. 使用Whisper语音转文本3. 使用OpenAI API生成文本进行智能问答4. 实现文本转语音功能5. 合并音频文件6. 构建Gradio界面注意 总结 前言 在本篇博客中，我将分享如何利用Whisper模型进行语音转文本（ASR），通过Edge TTS实现文本转语音（TTS），并结合OpenAI AP