腾讯云副总裁吴运声:面向场景创造价值才是大模型发展的意义
在办公协同场景中,腾讯旗下的企业微信、腾讯会议、腾讯文档都已经接入了混元大模型。在大模型的助力下,企业微信可对英文邮件进行智能检查,辅助英文邮件纠错,腾讯会议可以自动总结会议纪要,腾讯文档能够自动生成各类文档。这些功能把个体从繁琐的工作中解放出来,也显著提升了团队协同的效率。在风险管控领域,风控大模型...
热文回顾 | 仓库自动化系统:仓储、运输和订单拣货过程的建模方法
OQN假设系统中机器人的数量是无限的,进而无法准确估计系统的性能。例如,OQN模型会预计订单由系统中较昂贵的机器人运输,但实际中机器人的数量有限。克服这一挑战的方法是将系统建模改为CQN。在封闭排队网络模型(CQN模型)中,有限数量的资源与到达系统的订单配对。一旦一个订单完成,该资源才会为另一个订单提供服务。
英文单词拼写神器,国外180套1600多张1-5年级单词作业纸,精确到周...
这套练习册是K12Reader结合Fry's1000词、自然拼读规律,以及美国小学数学、科学和社会学科中出现的词汇,研发的一套针对1-5年级拼写项目。这套练习册把词汇按年级归类,每个年级包含36周学习计划,每周一个对应PDF。而且按照高频词、wordfamily的使用频率设计了每周清单:咱们拿其中1年级看下内页,一年共36周计划,...
交互体验 – 人人都是产品经理
变成打开摄像头扫一扫即可;以往要交换一个人的微信等联系方式,也要记下来一串数字夹杂着字母,也变成打开摄像头扫一扫即可——这种变化,我们从当下的视角来看,个人觉得简直不可思议,不仅让用户操作路径短了一截,还保证了信息准确无误。
10条提示词包你测出「文生视频」成色;2024欧洲杯AI预测网站(还挺...
快手可灵VSLuma:单一主体,单一动作时,快手可灵对中文提示的理解准确度,好于Luma对英文提示的理解。想单通过提示词就对生成结果的时间/空间关系做精确控制,或者多动作/较复杂动作的衔接&组合,或者较复杂的逻辑或交互,目前都还比较困难。“4.
受试者鉴认代码在临床试验中的重要性与应用
受试者鉴认代码,英文缩写是SIC(SubjectIdentificationCode),是一组独特的标识符,用于在医学研究中识别、追踪和保护受试者的个人信息(www.e993.com)2024年9月8日。在医学研究中,保护受试者的隐私和权益至关重要。SIC作为一种匿名化处理手段,确保受试者的个人信息不被泄露,同时保证了研究数据的准确性和可追溯性。
黄仁勋最爱的AI搜索,用作科研助手是什么效果?|AI科研工具报告
Perplexity目前对中文支持度不高,使用的时候最好用英文,而且由于没有将参考信息完全限定在学术论文,在不精确提问的情况下会出现一些相关度不高的内容。不过Perplexity的交互性比较强,可以就一个问题持续提问和迭代,从而优化回答质量。而且在Pro模式下会与用户产生互动,详细询问你的问题意图,这一点让人挺惊艳的...
有道QAnything背后的故事---关于RAG的一点经验分享
在没有Reranker模块的设置下,bce-embedding-base_v1显著优于其他常见的开源和闭源英文embedding模型。在相同reranker配置下(竖排对比),bce-embedding-base_v1也都是优于其他开源、闭源embedding模型。在相同的embedding配置下(横排对比),利用reranker模型可以显著提升检索效果,印证前面所述二阶段检索的优势。bce-re...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
36.精确度Precision-精确度是分类任务中的一个评价指标,它是正确识别为正的实例与所有被识别为正的实例的比例。37.召回率Recall-召回率是分类任务中的一个评价指标,它是正确识别为正的实例与所有实际为正的实例的比例。38.F1分数F1Score...
发光学报|机遇与挑战:近红外二区发光材料在脑成像中的应用
例如,香港中文大学唐本忠院士课题组采用了NIR-II荧光宽场显微镜准确地可视化不同深度的(50~600μm)小鼠脑血管系统,并通过分析随时间变化的NIR-II荧光成像图可计算得出小鼠大脑动脉分支与主干的平均血流速度,从而为血管性脑疾病诊断提供了可靠的可能。图1:不同深度的小鼠脑血管NIR-II荧光显微镜成像图...