【AI大模型应用开发】【LangSmith: 生产级AI应用维护平台】1. 快速上手数据集与测试评估过程
大家好,我是同学小张,日常分享AI知识和实战案例 欢迎 点赞 + 关注 ,持续学习,持续干货输出。 +v: jasper_8017 一起交流,一起进步。 微信公众号也可搜【同学小张】 本站文章一览: ...
【AI大模型应用开发】【LangSmith: 生产级AI应用维护平台】0. 一文全览Tracing功能,让你的程序运行过程一目了然
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【AI大模型应用开发】0.2 智谱AI API接入详细步骤和简单应用
大家好,我是【同学小张】。持续学习,持续干货输出,关注我,跟我一起学AI大模型技能。 最近我的OpenAI的API key由于调用次数太多被封了… 不知道下个月能不能解封。而为了尽可能地不花钱,先来看下国内的大模型API怎么用。 本文是智谱AI API的使用。 0. 环境 (1)注册并登录智谱AI开发者平台:https://www.zhipuai.cn/ ...
阿里放大招了!“通义听悟”确实有点新意了,为国产AI大模型打响应用第一枪
阿里云 AI 神器通义听悟上线了,宣称是身边的 AI 学习助手。这名字听着挺玄乎的,通义听悟到底是个什么玩意?具体有什么用呢?下面我们一起来看看它有什么神器的地方。 通义听悟介绍 通义听悟是接入了阿里大模型的聚焦音视频内容的工作学习AI助手。基础的功能包含以下几点: 实时语音转写,生成智能记录 文件转写,音视频文件快速上传转成文字 实时翻译,大幅提升跨语言写作效率 快速标记内...
【AI 现况分析】AI 大模型在自动驾驶中的应用分析
自动驾驶技术是人工智能(AI)大模型应用的一个重要领域,它涉及多个层面的技术和应用。1. 感知与环境理解目标: 提高车辆对周围环境的感知和理解能力。应用: 大模型通过对传感器数据(如摄像头、激光雷达、雷达等)的深度学习分析,能够实时识别道路标志、交通标识、行人、车辆、障碍物等,并构建环境地图。这为车辆提供了对周围环境的高度理解,是实现安全自动驾驶的基础。技术: 计算机视觉、深度学习、目标检测、语....
【AI 现况分析】AI大模型在财务规划和建议中的应用
人工智能(AI)大模型在财务规划和建议领域的应用正在逐渐成为金融服务行业的重要趋势。通过利用大数据分析和深度学习等技术,这些模型能够为个体和企业提供更个性化、准确和实时的财务建议。个性化财务规划: AI大模型可以分析个人的财务状况,包括收入、支出、投资组合、债务等,以制定个性化的财务规划。模型可以考虑个体的目标、风险承受能力、时间偏好等因素,为用户提供更符合其实际需求的财务建议。支出管理和预算:....
【AI 现况分析】AI 大模型在自动化交易的应用
自动化交易是金融领域中应用人工智能大模型的一个重要领域,它利用算法和大数据分析来执行交易并管理投资组合。自动化交易通过提高交易执行的速度、准确性和效率,为投资者提供了更多的交易机会和风险管理工具。算法交易策略优化: 人工智能大模型能够通过深度学习和机器学习技术,分析大量历史市场数据,发现潜在的交易模式和趋势。模型可以自动调整和优化交易策略,以适应不同市场条件,并提高交易的盈利潜力。高频交易: 大....
【AI 现况分析】AI大模型在欺诈检测中具体的应用
欺诈检测在金融领域中是一个至关重要的任务,而人工智能(AI)大模型的应用使得这一领域更加精确和高效。欺诈检测涉及到实时监测和分析交易数据,以便及时发现和阻止潜在的欺诈活动。以下是欺诈检测中人工智能大模型的具体应用方面,以及它们如何改进传统方法:实时数据分析: 人工智能大模型能够处理大规模、高维度的实时数据,包括交易信息、用户行为、设备指纹等。通过对这些数据的实时分析,模型可以迅速识别异常模式,与....
【AI 现况分析】AI大模型在信用评分和风险管理中具体的应用
信用评分和风险管理是金融领域中应用人工智能大模型的一个重要领域。通过深度学习和大数据分析技术,金融机构能够更准确地评估借款人的信用风险,从而更有效地管理风险和优化贷款组合。以下是信用评分和风险管理中人工智能大模型的具体应用方面,以及它们如何改进传统方法:数据驱动的信用评分模型: 传统的信用评分模型通常基于一些静态的财务指标,如收入、债务、还款历史等。而基于人工智能的大模型可以处理更庞大和复杂的数....
打破算力瓶颈,快速部署AI大模型应用
作者:庄宇大语言模型的问世掀起了新一波的 AI 浪潮,而受限于个人电脑的算力资源,用户通常无法在本地运行一个资源需求庞大的AI应用。同样,由于GPU资源紧张,在本地数据中心运行大模型应用也存在挑战。同时近年来 Kubernetes 技术的兴起,也使得协同调度不同架构的计算资源成为可能。然而本地 Kubernetes 集群在运行诸如 AI 模型等对算力资源要求巨大的应用时,往往会面临资源不足的问题....
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