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初学生成式人工智能 Generative AI
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创建于2024-01-22
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初学生成式人工智能 Generative AI
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深度解析:A2A协议如何让AI智能体实现”无障碍对话“(技术原理篇)
A2A协议的核心是建立两类智能体之间的通信,Client Agent与Remote Agent的"对话模型"。
为人工智能应用程序添加用户体验
应用程序的用户体验对于构建它们非常重要。用户要能够用您的应用程序有效地完成任务。效率很重要,但您也要设计应用程序,让所有人都能使用,让它们“可访问”。
创建低代码的人工智能应用
低代码开发平台让传统开发者和非开发者更容易地构建应用和方案。低代码开发平台让您可以用很少或者没有代码来构建应用和方案。它提供了一个可视化的开发环境,让您可以拖拽组件来构建应用和方案。
生成式人工智能构建图像生成应用
LLMs 还能根据文本描述生成图像。图像作为一种模式,在医疗科技、建筑、旅游、游戏开发等多个领域都很有用处。在这一章,我们将介绍两种最受欢迎的图像生成模型:DALL-E 和 Midjourney
生成式人工智能创建聊天应用
聊天应用程序已经成为我们日常生活中不可缺少的一部分,它们不仅提供了一种轻松的交流方式,还承担了客户服务、技术支持甚至复杂的咨询系统的重要角色。您可能已经在聊天应用程序中得到过一些帮助。
创建文本生成应用
在本系列课程中,您已经学习了一些核心概念,如提示,甚至还有一个叫做“提示工程”的专业领域。为了把这样的体验带到应用程序中,您需要掌握提示、补全等概念,并选择适合您的库。这就是本章要教您的内容。
创建高级提示工程(Prompt Engineering)的技巧
提示工程是一种创建能够产生期望结果的提示的过程。提示工程不仅仅是编写文本提示,它更像是一套可以应用于获取期望结果的技术。
了解提示工程(Prompt Engineering)基础知识
LLM 的提示写法很重要,好的提示可以比差的提示得到更好的效果。但是提示、提示工程和如何改善我给 LLMs 的内容是什么意思呢?这些问题是本章和下一章要回答的。
正确有效的使用生成式人工智能
人工智能特别是生成式人工智能很有吸引力,但你也要考虑如何负责任地使用它。你要考虑如何保证输出是公正的、无害的等等。本章的目的是给你提供相关的背景知识、需要注意的问题以及如何采取积极的措施来改进人工智能
发现和比较不同类型的 LLMs
大型语言模型 (LLM) 可以按照它们的架构、训练数据和用途进行多种划分。了解这些差别有助于“Our startup”根据情况选择合适的模型,并知道如何测试、改进和提升性能。