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SpringAI+MCP协议实战尽管Python最近成为了编程语言的首选，但是Java在人工智能领域的地位同样不可撼动，得益于强大的Spring框架。随着人工智能技术的快速发展，我们正处于一个创新不断涌现的时代。从智能语音助手到复杂的自然语言处理系统，人工智能已经成为了现代生活和工作中不可或缺的一部分。在这样的背景下，Spring AI 项目迎来了发展的机遇。尽管该项目汲取了Python项目如LangChain和LlamaIndex的灵感，但Spring AI并不是简单的移植。该项目的初衷在于推进生成式人工智能应用程序的发展，使其不再局

数据采集助力AI大模型训练AI技术在今天已经是我们工作生活中不可或缺的工具，很多小伙伴也在致力于训练AI模型。高质量的数据是训练强大AI模型的核心驱动力，无论是自然语言处理、计算机视觉还是推荐系统，数据的规模、多样性和准确性直接决定了模型的性能和泛化能力。然而，在实际的数据采集过程中，往往面临着目标网站限制、IP封锁、数据碎片化等挑战，导致数据获取效率低下，甚至影响模型训练效果。

自然语言处理｜人工智能如何革新作文批改：技术全解析在当今数字化时代，教育科技正在快速改变学习和教学方式。从在线课程的普及到智能教学工具的应用，教育领域正经历深刻变革。作文自动批改技术作为一项创新应用，逐渐受到关注，为作文教学提供了新思路和方法。这一技术不仅在国内教育领域崭露头角，在国际上也得到了广泛应用。例如，美国的 ETS（教育考试服务中心）早在20世纪90年代便开始研发自动评分系统，用于 TOEFL 和 GRE 等考试的作文部分，显示出其在标准化测试中的潜力。近年来，随着人工智能技术的突破，作文自动批改技术从实验室走向课堂，覆盖了基础教育、高等教育乃

LORA: 大型语言模型的低秩自适应自然语言处理的一个重要范式包括在通用领域数据上进行大规模预训练，并适应特定任务或领域。随着我们预训练的模型越来越大，完全微调（即重新训练所有模型参数）变得不太可行。以GPT-3 175B为例——部署独立的微调模型实例，每个实例都有1750亿个参数，成本极其高昂。我们提出了低秩自适应（Low-Rank Adaptation，简称LoRA），该方法冻结预训练模型的权重，并在Transformer架构的每一层中注入可训练的秩分解矩阵，从而大大减少下游任务中可训练参数的数量。与使用Adam微调的GPT-3 175

EasyUI数据表格中嵌入下拉框

CV工程师丁Sir

《HarmonyOS Next AI图片文字智能识别与处理实践》随着AI技术的发展，图片文字识别在HarmonyOS Next应用中的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用AI技术实现图片文字的智能识别与处理。

呵呵，不解释868

词向量（Word Embedding）词向量（Word Embedding）是一种将自然语言中的单词映射到连续的向量空间的技术，使得语义相似的单词在向量空间中彼此接近。这种技术是现代自然语言处理（NLP）任务的基础之一，广泛应用于文本分类、机器翻译、问答系统等。

笔记：大模型Tokens是啥？为啥大模型按Tokens收费？Token是自然语言处理中的最小文本单位，代表模型处理文本时的一次计算单元。模型处理每个token需消耗GPU算力与内存，长文本请求占用更多资源。示例：生成一篇1000字文章（约1000token）的计算成本是100字（约100token）的10倍。

大模型语料库的构建过程包括知识图谱构建垂直知识图谱构建输入到sql构建输入到cypher构建通过智能体管理数据生产组件以下是大模型语料库的构建过程：数据来源确定：文档格式转换与清洗：文档切分操作：文档向量化：from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer(‘BAAI/bge-base-en’)

easyui datagrid表头和网格错位问题问题：表头与数据网格错位解决：在onLoadSuccess事件中调用fitColumns方法 $(this).datagrid(‘fitColumns’);

一路向北North

关于easyui select多选下拉框重置后多余显示了逗号select选项卡回显，再次选择时，最前面多余了逗号。这里主要问题是分析主要是因为likes=‘’；为空，所以这里就导致了下拉选择出现了,a,b的情况，最前面多出来了逗号。解决办法是，如果likes为空，就不执行setValues回写。

为AI聊天工具添加一个知识系统之26 资源存储库和资源管理器为了能完成本项目（“为AI聊天工具增加一个知识系统”，其核心能力是“语言处理” ，该能力的最大挑战当仁不让的应该是自然语言处理）的设计，我们考虑一个问题：在自然语言处理中，语料库和叙词库是否足够支持自然语言的处理？是否还需要第三种或更多的什么存储库的支持呢？如果有是什么，并思考为什么以及它们是如何支持自然语言处理的？

曼城周杰伦

自然语言处理:第八十三章 Prompt格式到底多重要？本人项目地址大全：Victor94-king/NLP__ManVictor: CSDN of ManVictor

一路向北North

easyui textbox使用placeholder无效在easyui 的textbox控件，请使用data-options 设定示例

跟德姆(dom)一起学AI

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理06-文本数据增强回译数据增强目前是文本数据增强方面效果较好的增强方法, 一般基于google、有道等翻译接口, 将文本数据翻译成另外一种语言(一般选择小语种),之后再翻译回原语言, 即可认为得到与与原语料同标签的新语料, 新语料加入到原数据集中即可认为是对原数据集数据增强.

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大模型语料库的构建过程包括知识图谱构建垂直知识图谱构建输入到sql构建输入到cypher构建通过智能体管理数据生产组件以下是大模型语料库的构建过程：数据来源确定：文档格式转换与清洗：文档切分操作：领域数据收集与筛选：实体和关系抽取：

AI大模型_学习君

{结对编程/大模型} 实践营项目案例 | 基于RAG搭建政策问答智能聊天助手在构建政策问答智能聊天助手的过程中，我们采用了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术。RAG 是一种结合了检索和生成的混合型自然语言处理技术，它通过检索相关信息来增强生成模型的上下文理解能力。RAG 的主要优点在于能够有效减少生成式模型的“幻觉”问题，即模型生成与现实不符的内容，从而提高回答的准确性和可靠性。我们将整个搭建过程分为三个关键阶段：数据预处理、推理和评价。

机器学习概述详解机器学习作为人工智能的一个重要分支，近年来得到了广泛的关注和迅速的发展。它主要研究如何让计算机利用数据来提高性能、做出决策或预测。本文将详细介绍机器学习的基本概念、应用场景、算法分类以及开发流程，并通过代码示例展示机器学习的实际应用。

斯坦福李飞飞《AI Agent：多模态交互前沿调查》论文多模态AI系统很可能会在我们的日常生活中无处不在。将这些系统具身化为物理和虚拟环境中的代理是一种有前途的方式，以使其更加互动化。目前，这些系统利用现有的基础模型作为构建具身代理的基本构件。将代理嵌入这样的环境中，有助于模型处理和解释视觉和上下文数据的能力，这是创建更复杂且具备上下文感知的AI系统的关键。例如，一个能够感知用户动作、人类行为、环境对象、音频表达以及场景整体情绪的系统，可以用于指导代理在特定环境中的响应行为。翻译而来供参考，*亦可加入知识星球*阅读英文原版、中文译本（见文末）。