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Claude 3.7 Sonnet & DeepSeek R1& Qwen2.5-Max 不严谨测试
背景 由于AI研究公司Anthropic在不久前发布了Claude 3.7 Sonnet,网上相应的评测也多如繁星,秉着读万卷书不如行万里路的态度,笔者也希望通过亲自的实测来对Claude 3.7 S
5分钟手把手系列(八):本地通过Browser Use进行浏览器AI自动化操作
背景 随着基础模型能力的提升,市面上AI Computer Use的方案已经出现了很多,比较熟悉的有Anthropic的computer-use方案。那有没有一款确实好用又低成本的AI自动化操作解决方
2024总结:生成式 AI 企业现状报告
Menlo Ventures成立于1976年,总部位于美国加利福尼亚州,是一家风险投资与私募股权公司。 该公司主要关注网络安全、智能云服务和生命科学领域,投资不同发展阶段的企业。 至今,Menlo V
5分钟手把手系列(六):本地编写多Agent来对话写文章(Qwen2.5 + Autogen + Ollama)
背景 在AI应用搭建的实际场景中,单一的基座模型、或者微调后的单一垂类模型已经无法满足实际的业务需求,受限于模型预训练、微调的数据集限制,市面上很难有一个款能基本满足所有场景的模型。 通用模型不够专业
5分钟手把手系列(五):本地编写一个RAG系统(Qwen2.5-14b+LlamaIndex + Ollama)
背景 大模型应用搭建过程中,为什么要使用RAG技术,可以参考《5分钟手把手系列(二):本地部署Graphrag(Pycharm+Ollama+LM Studio)》 RAG的优势 外部知识的利用: R
5分钟手把手系列(三):本地编写一个AI Agent(Langchain + Ollama)
背景 随着AI技术的不断升级,AI智能体的应用场景也非常多应用场景下不断普及与落地,很多线上零代码编排平台也如雨后春笋一般的普及开来,那作为天生爱专研的阿里人,肯定不满足于各种封装好的平台工具使用,也
5分钟手把手系列(一):使用Mac Book Pro本地部署大模型(Ollama+Llama3.1_8B+Docker+OpenWebUI)
背景 随着行业内越来越多的AI产品落地,很多同学都对AI技术产生浓厚的兴趣,但苦于目前动作几十G上百G的大模型,并且手上的消费级电脑也无法满足各种模型部署运行要求,本文就是基于此背景,介绍如何使用Ma
5分钟手把手系列(四):如何微调一个大模型(Colab + Unsloth)
背景 随着行业内越来越多的通用大模型进行开源,目前huggingface上的模型数量已达93w之多,相信过不了几天就会突破百万甚至千万,大家也是基于业内的开源大模型,针对某些特殊使用场景(如问题回答、
5分钟手把手系列(七):MAC本地微调大模型(MLX + Qwen2.5)
背景 如前作《5分钟手把手系列(四):如何微调一个大模型(Colab + Unsloth)》所言,截止至发稿日,huggingface上的各类模型已经突破百万(105w),基于各种最新基座模型进行微调
5分钟手把手系列(二):本地部署Graphrag(Pycharm+Ollama+LM Studio)
背景 大型语言模型(LLM)的前沿研究中,一个核心挑战与机遇并存的领域是扩展它们的能力,以解决超出其训练数据范畴的问题,如目前比较火热的AI Agent的解决方案,使得LLM有了自己的分析决策能力,并
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