Published on2024年9月13日Cursor 必知必会: 一键生成专业的 Git Commit MessageCursorGitLLM 在我们日常的开发过程中,你是否也曾经因为填写繁琐的 Git Commit Message 而烦恼?今天,让我们一起探索如何利用 Cursor 编辑器来一键生成专业的 Git Commit Message,让你的开发过程快乐加倍。
Published on2024年8月4日Vercel + Morphic + Tavily:30 分钟打造你的专属 AI 问答系统VercelMorphicTavilyLLMOpenAI OpenAI 最近推出的 SearchGPT 或许没有撼动谷歌的地位,却让其投资人微软感受到了不小的威胁,以至于微软直接将 OpenAI 列为战略竞争对手。乍一听,构建一个专属的 AI 问答系统似乎是一个复杂且耗时的任务,但借助现成的 SaaS 工具,我们可以在极短时间内实现这一目标。本文将向你展示如何使用 Vercel、Morphic 和 Tavily,在仅仅 30 分钟内快速搭建一个高效、智能的 AI 问答系统。请坐好扶稳,系统的效果绝对超出你的想象。
Published on2024年8月4日面向开发者的 Model Marketplace 重新洗牌:GitHub Models 申请加入战斗LLMLlama3GitHubChatGPT GitHub 现已推出开放模型对接服务!目前市场上热门的 Cohere、Llama 和 GPT 模型均已上架 GitHub 模型市场。然而,目前仍需加入候补名单,排队申请试用权限。[快来抢先加入候补名单](https://github.com/marketplace/models/waitlist),优先体验这些前沿技术吧!
Published on2024年7月27日Openplexity Pages:助你一键生成产品介绍页的开源工具LLM Perplexity Pages **是一款革命性的内容创作神器,借助大型语言模型(LLMs)的强大力量,帮助用户轻松生成、组织和分享引人入胜的综合性文章、报告和指南**。 这款工具专为教育工作者、研究人员以及任何内容创作者量身定制,大幅简化了从资料搜集、撰写到编辑和发布的整个流程,让用户能够无忧无虑地专注于将他们的知识传递给全世界。
Published on2024年7月27日HuggingFace + Ollama + Llama 3.1:轻松搞定Llama 3.1中文微调版本安装LLMOllamaLlama3 Meta公司最近发布了Llama 3.1,[但在中文处理方面表现平平](https://www.ifb.me/blog/ai/cloudflarellama31-mi)。幸运的是,现在在Hugging Face上已经可以找到经过微调、支持中文的Llama 3.1版本。这篇文章将手把手教你如何在自己的Mac电脑上安装这个强大的模型,并进行详细测试,让你轻松享受流畅的中文AI体验。准备好了吗?让我们一起开始吧!
Published on2024年7月27日Cloudflare llama 3.1 免费大尝鲜:中文效果令你意想不到LLMLlama3CloudflareCloudflare 最近在其 Worker AI 平台上推出了支持 Llama 3.1 模型的服务,现在你可以免费通过 Workers AI Playground 或 API 使用这一强大的模型,模型 ID 为 @cf/meta/llama-3.1-8b-instruct。
Published on2024年7月24日Llama 3.1:Meta 推出的最新版开源模型媲美 GPT-4oLLMLlama3有点意思,国内的大模型厂商又有得抄了,贴一张和其他 gpt-4o 和 Claude 3.5 的对比图。
Published on2024年7月24日和相册对话:Album AILLMAlbum AI 借助 LLM 和 RAG 技术实现了通过自然语言直接与相册对话,轻松找到你想要的照片。体验了一下还有点意思,不过输入 Woman 和 Man 的返回就有点奇怪。
Published on2024年7月22日大模型开发者必备:探索市场上常见的 LLM 部署平台FireworksLLMTogetherVercel随着大模型技术的蓬勃发展,在线运行测试大语言模型(LLM)的平台如雨后春笋般不断出现。这些平台为开发者、研究人员和爱好者提供了一个宝贵的资源,可以在无需复杂设置或大量投资的情况下,对不同模型进行实验。这篇文章我们会对比这些 LLM 部署平台,看看它们在功能、性能和可访问性方面的表现,帮助您决定哪个平台最适合您的需求。
Published on2024年7月21日Dify + OpenRouter + k8s:快速搭建准生产环境的LLM应用开发平台OpenAILLMOpenRouterDifyKubernetes自 2022 年底 OpenAI 发布 GPT 3.5 以来,市面上大模型的价格越来越低,最近发布的 gpt-4o-mini 生成一本 2500 页的书籍只需要 `60` 美分。本文将介绍如何利用Dify、OpenRouter和 k8s 快速搭建一个准生产环境的LLM应用开发平台。
Published on2024年7月14日Kubernetes + Ollama:10 分钟教你在 Kubernetes 中快速部署 OllamaLLMOllama 在现代云原生应用的开发和部署过程中,Kubernetes 已成为最流行的容器编排工具。而 Ollama 作为一款高效安装大模型的工具,能与 Kubernetes 完美结合,实现高效、可扩展的大模型部署。本文将带你在 10 分钟内学会如何在 Kubernetes 中部署 Ollama。
Published on2024年7月9日Mac M1 + Ollama + Llama3:30 分钟教你在个人电脑快速安装配置大模型LLMOllamaLlama3你是否也在为周围的人热烈讨论大模型,而自己却无法参与其中而感到苦恼?别担心!今天,我们将带你通过一个简易且高效的教程,在个人电脑上快速安装和配置大模型。让大模型不再是你交流中的障碍,从此轻松应对各种AI话题。
Published on2024年6月29日Obsidian + Text Generator + Smart Connections:打造沉浸式 AI 笔记工具ChatGPTObsidianLLM 在这个生成式 AI 技术突飞猛进的时代,如何利用大模型技术给我们的工作提效成为了一个重要课题。今天,我们就来探讨在 Obsidian 里面如何有效利用 Text Generator 以及 Smart Connections 这两大 AI 工具,显著提升你的笔记体验和知识管理效率。
Published on2023年12月24日保障API接口安全:深入了解并选择合适的API身份验证方法OpenAIOAuthAuthenticationLLM在现今互联网的世界里,API身份验证是确保我们数据安全的重要方式。从 Basic Authentication 到 OAuth,每一种认证方法都有其独特的应用场景和优势。这篇文章我们会详细分享几种常见认证方式及其使用场景,让大家在实际应用中可以快速和准确的使用最适合自己的认证方式。 ## 🔑 基本认证(Basic Authentication) 这是最简单的认证方式,就像是直接使用用户名和密码这把钥匙开锁。
Published on2023年12月22日Obsidian + Nextjs + Vercel:专家级知识管理与个人博客的完美融合ChatGPTObsidianExcalidrawLLM🤔 家人们,你是否也曾困惑于一个问题:我们如何将个人笔记高效地发布到线上呢?以往,你可能也常在 VSCode 中编辑博客的 Markdown 文件并发布,但这样做既无法享受良好的编写体验,又因为我们通常利用 OneNote、EverNote、Notion、Obsidian 等知识管理软件来整理笔记,这样造成了博客内容与知识管理软件分离,让博客的发布流程变得相当别扭和冗长。
Published on2023年12月21日Obsidian + ChatGPT + Excalidraw:打造高效学习与知识沉淀系统ChatGPTObsidianExcalidrawLLM 在这个知识爆炸的时代,如何高效地沉淀知识,成为了一个重要课题。今天,我们就来探讨如何通过结合Obsidian、ChatGPT以及Excalidraw这三大工具,打造一个基于人工智能的强大的学习与知识管理系统。
Published on2023年12月20日多模态语言模型:探索 Gemini Pro 和 Streamlit 的神奇组合GeminiStreamlitLLM 如果你还没有听说,谷歌在 2023 年 12 月 6 日推出了他们的[多模态大语言模型](https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/)。这个模型基于多模态原理开发,可以能够处理和理解包括文本、代码、音频、图像和视频在内的各种数据类型。
Published on2023年12月14日比尔盖茨:人工智能即将全面改变我们使用电脑的方式 [译]ChatGPTLLM来源:https://baoyu.io/translations/ai/ai-is-about-to-completely-change-how-you-use-computers
Published on2023年11月23日解决 ChatGPT 幻觉问题:利用向量数据库提高回答的准确性ChatGPTLLM 在人工智能领域,ChatGPT 以其强大的自然语言处理能力受到广泛关注。它能够流畅地与用户进行交流,回答各种复杂问题。然而,与所有先进的技术一样,ChatGPT 也有其局限性,尤其是在处理信息时偶尔会出现“幻觉”现象,即提供出不基于事实的错觉信息。本文将探讨这一问题以及如何利用向量数据库(如 Milvus)来减少此类错误,从而提高 ChatGPT 回答的可信度。