13 июня 2024 года вышла стабильная версия браузера Microsoft Edge 126. Обновление включает исправления ошибок, улучшение производительности, новые политики, генератор тем на основе ИИ, улучшенные настройки безопасности и уведомление о суммаризации данных с помощью Copilot. Генератор тем позволяет пользователям вводить текстовый запрос для создания изображений, используемых в качестве тем для браузера, применяемых на новой вкладке Edge и в оформлении рамки браузера.
Концепция агентов широко используется при разработке больших языковых моделей (LLM), например, в серии GPT, в которой разрабатываются специализированные агенты для выполнения определенных задач. Наглядным примером такого применения является OpenAI Assistant. Эти агенты, часто называемые агентами LLM, предназначены для выполнения определенных функций в рамках более широкой архитектуры обработки и генерации языка, что повышает эффективность и адаптивность моделей при обработке сложных диалогов и задач. Сегодня мы расскажем об агенте в GPT и покажем несколько примеров разработки агента в Open AI API и Python.
В этом руководстве мы рассмотрим, как использовать тесты для обеспечения целостности извлечения данных Ethereum в приложении на Go. Мы будем использовать клиент Go-Ethereum для получения данных о блоках и транзакциях и пакет testify для наших тестов.
Если вы хотите научиться реагировать, само собой разумеется, что вам следует разобраться в основах Javascript.
React также использует многие концепции ES6, с которыми вы уже должны быть знакомы. В этом руководстве мы рассмотрим наиболее часто используемые функции ES6, которые вам следует знать перед изучением React. Изучение и понимание того, как использовать эти концепции, сделают ваше путешествие по React увлекательным и гладким.
Хотя Python является одним из самых популярных языков программирования, преобладающих в отрасли на данный момент, он по-прежнему остается незамеченным для разработки веб-приложений. Но с появлением множества новаторских библиотек Python разрушает границы и производит фурор в сообществе веб-разработчиков.
Сегодня мы собираемся углубиться в одну из таких замечательных библиотек — Streamlit. Хотя Streamlit изначально был представлен как приложение, предназначенное просто для демонстрации ваших работ в области искусственного интеллекта и машинного обучения, со временем оно превратилось в неоспоримый инструмент разработки веб-приложений.
Российский бизнес столкнулся с вызовом после того, как популярные зарубежные производители программного обеспечения для виртуализации рабочих мест (VDI) прекратили свою работу в России два года назад. VDI-решения позволяли компаниям создавать виртуальные рабочие столы на серверах, к которым сотрудники могли подключаться с любого устройства через интернет. Эта технология была особенно востребована в период массового перехода на удаленную работу, обеспечивая безопасный доступ к данным и приложениям.
Python известен своей простотой и читабельностью, что делает его популярным выбором как для новичков, так и для опытных разработчиков. Одной из ключевых особенностей, способствующих этой простоте, является автоматическое управление памятью. Понимание того, как Python управляет памятью, может помочь разработчикам писать более эффективный и действенный код. В этой статье мы углубимся в основы управления памятью Python, включая концепции подсчета ссылок, сборки мусора и методы оптимизации памяти.
Искусственный интеллект все чаще внедряется в различные сферы, но не все в восторге от этой тенденции. Создатели графических интерфейсов, например, обеспокоены использованием их работ для обучения ИИ, поэтому многие из них переходят на новую социальную сеть Cara.
Cara — это платформа для творческих людей, где можно делиться изображениями, мемами, текстами. Интерфейс напоминает Instagram* и X, но с акцентом на искусство. В приложении доступны функции комментирования, репоста, лайков, сохранения и публикации, а также поиск по контенту.
Вызов функций OpenAI, возможно, является самой революционной, но недооцененной функцией, выпущенной любой компанией-разработчиком программного обеспечения… когда-либо.
Функции позволяют превращать неструктурированные данные в структурированные. Это может показаться не таким уж новаторским, но если учесть, что 90% заданий по обработке и вводу данных во всем мире существуют именно по этой причине, это довольно революционная функция, которая осталась несколько незамеченной.
Генерация с расширенным поиском — это метод обогащения подсказок LLM соответствующими данными. Обычно приглашение пользователя преобразуется во встраивание, а соответствующие документы извлекаются из векторного хранилища. Затем вызывается LLM с соответствующими документами в рамках запроса.
Оценка RAG позволяет оценить, насколько хорошо работает наш конвейер. Оценка RAG измеряет точность, полноту и достоверность фактов, полученных во время поисковой фразы, путем анализа лучших результатов, полученных нашей системой. Это позволяет нам автоматически отслеживать и контролировать производительность нашего конвейера. При разработке стратегии оценки приложений RAG следует оценить оба этапа:
Присоединяйся в тусовку
Поделитесь своим опытом, расскажите о новом инструменте, библиотеке или фреймворке. Для этого не обязательно становится постоянным автором.
В этом месте могла бы быть ваша реклама
Разместить рекламу