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2023-11-24 talkingdev

Pull Request大小是否重要:对3万名开发人员的分析

短小的拉取请求可能无法全面展示更改情况,但过大的拉取请求会使查看者不知所措,难以识别问题或提供有意义的反馈。本文分析了约3万名开发人员的PR,以查看PR的大小如何与交付时间、收到的评论以及更改失败相关联,...

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2023-11-23 talkingdev

开发者指南:将LLM应用程序部署到生产环境

开发LLM应用程序是一回事,成功在生产环境中部署它们是另一回事。本文通过剖析复杂性,为开发人员提供指南,帮助他们将LLM应用程序从开发环境转换到严峻的生产环境,最大限度地提高准确性。在生产环境中,LLM应用程...

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2023-11-23 talkingdev

谷歌推迟Gemini的发布

谷歌推迟了其大型语言模型(LLM)和GPT-4竞争对手Gemini的发布时间,直到2024年第一季度,原因是担心其无法达到或超越OpenAI的GPT-4,并且着重于在允许外部开发人员访问之前加强其消费者产品。

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2023-11-23 talkingdev

微软和英伟达简化了在Windows上运行AI模型的过程

微软宣布了Windows AI Studio,这是一个供开发人员访问和配置AI模型的中心,提供了来自Azure AI Studio和Hugging Face的工具以及模型配置界面和性能测试模板等功能。英伟达更新了其TensorRT-LLM,支持GeForce RTX 30...

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2023-11-22 talkingdev

RustGPT:使用 Rust 和 HTMX 打造的 Web ChatGPT

RustGPT是一个使用Rust和HTMX构建的Web ChatGPT克隆。Rust被认为是一种非常安全的编程语言,因此能够提供更好的性能和更高的安全性。HTMX是一个新颖的工具,它将HTML、CSS和JavaScript组合在一起,使得开发人员能够...

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2023-11-22 talkingdev

开放AI应用程序漏洞列表

一份在GitHub上公布的AI应用程序漏洞列表显示,已经发现并负责任地披露了多个AI应用程序的漏洞。这些漏洞包括机器学习模型中的数据泄露、对抗性攻击和针对自然语言处理模型的攻击等。该列表旨在帮助AI开发人员和研究...

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2023-11-21 talkingdev

论文:模型之间的知识转移技术探讨

本文探讨了不同的数据优化方案,以实现在最小的计算成本下,模型之间的知识转移。此技术能够帮助开发人员在不同场景下利用已有的模型知识,从而节省时间和成本。研究人员发现,通过将数据集合并和调整模型参数,可以...

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2023-11-17 talkingdev

LLM Sherpa提供战略性API,加速LLM应用

LLM Sherpa(GitHub Repo)提供了一组战略API,使得大型语言模型应用能够更加高效地运行。这些API提供了强大的功能,可以大大加速自然语言处理、机器翻译和对话系统等应用。LLM Sherpa也提供了一些基于Python的示例...

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