专注AIGC领域的专业社区，关注GPT-4、百度文心一言、华为盘古等大语言模型（LLM）的发展和应用落地，以及国内LLM的发展和市场研究，欢迎关注！目录DeepSpeedChat：基于人工反馈机制的强化学习微软为什么开源DeepSpeedChat
新加坡的逆向计算爱好者YeoKhengMeng发布了一个“doschgpt”ChatGPT客户端，这个客户端适用于上世纪八十年代的MS-DOS系统。目前这个DOS系统的ChatGPT客户端已成功在1984年的IBM5155便携式PC上运行，这台机子配备4.77Mhz主频的Intel8088CPU和MS-DOS6.22系统，带640KB内存、以及CGAISA图形。 Yeo老哥是个不折不扣的“复古守旧派”，早在2019年他就为Windows3.1开发了一个Slack客户端，这次更是把1981年的MS-DOS纯文本操作系统和最新的ChatGPT两个跨了40多年的东西组合到一块。最有意思的是整个程序的
我在C#(ASP.NET)中有一个字典变量。我想将此数据发送到Javascript。我正在使用此代码对其进行序列化并发送到javascript。Dictionarychat;chat=newDictionary();chat.Add("Sam","Howareyou?");chat.Add("Rita","Iamgood");varserialize=newSystem.Web.Script.Serialization.JavaScriptSerializer();Response.Write(serialize.Serialize(chat));在Javascript页面上，我正在调
我正在尝试编写包含“聊天”和“内容”两个部分的页面。我希望那个“聊天”将页面自动滚动到底部而没有任何效果。聊天是有几个.item1item2....item20item21我使用的是Javascript，而不是typescript，而且我不想不使用jQuery。谢谢:)另外，当我转到“内容”部分并返回“聊天”时，我想再次自动滚动聊天。 最佳答案 这是我的做法:chatPage.htmlchatPage.html中重要的一点是#content在.我将使用#content标识符以获取对的引用在我的chatPage.js中使用ViewCh
作者：英特尔创新大使卢雨畋1.概述本文介绍了在Intel13代酷睿CPUi5-13490F设备上部署Qwen1.8B模型的过程，你需要至少16GB内存的机器来完成这项任务，我们将使用英特尔的大模型推理库[BigDL](https://github.com/intel-analytics/BigDL)来实现完整过程。BigDL-llm是一个在英特尔设备上运行LLM（大语言模型）的加速库，通过INT4/FP4/INT8/FP8精度量化和架构针对性优化以实现大模型在英特尔CPU、GPU上的低资源占用与高速推理能力（适用于任何PyTorch模型）。本文演示为了通用性，只涉及CPU相关的代码，如果你想学
一、前言 就在前几天开源社区又发布了qwen1.5版本，它是qwen2模型的测试版本。在本篇学习中，将集成vllm实现模型推理加速，现在，我们赶紧跟上技术发展的脚步，去体验一下新版本模型的推理质量。二、术语2.1.vLLM vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFaceTransformers高14-24倍的吞吐量。2.2.qwen1.5 Qwen1.5是Qwen2的测试版，这是一个基于转换器的纯解码器语言模型，在大量数据上进行了预训练。 Incomparisonwiththeprevi
智谱清言和KimiChat是目前较为实用的AI工具，它们各具特色，应用场景广泛。智谱清言技术名称：智谱清言是基于智谱AI自主研发的中英双语对话模型ChatGLM2的生成式AI助手。应用场景：智谱清言的主要应用场景包括通用问答、多轮对话、创意写作、代码生成以及虚拟对话等。它适用于工作、学习和日常生活中的多种场合，如智能客服、个人助手、教育辅导等。KimiChat技术名称：KimiChat是月之暗面（MoonshotAI）推出的首个面向C端的产品，支持高达20万汉字的长文本输入，以其无损记忆功能为卖点。应用场景：KimiChat的应用场景包括智能搜索、高效阅读等。它能够迅速整合实时信息，提供详尽回
目录1.在Pycharm下载GitHubCopilot插件2.使用Github账号授权3.使用GitHubCopilot3.1接受或者拒绝代码建议3.2查看下一个建议3.3接受部分建议3.4根据注释生成代码建议4.GithubCopilotChat的使用GitHubCopilot是一个AI结对程序员，可在您编码时提供自动完成风格的建议。您可以通过开始编写要使用的代码或编写描述您希望代码执行的操作的自然语言注释来接收来自GitHubCopilot的建议。GitHubCopilot会分析您正在编辑的文件以及相关文件中的上下文，并从文本编辑器中提供建议。GitHubCopilot由GitHub、Op
基于SWIFT和Qwen1.5-14B-Chat进行大模型LoRA微调测试环境准备基础环境操作系统：Ubuntu18.04.5LTS(GNU/Linux3.10.0-1127.el7.x86_64x86_64)Anaconda3：Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64根据服务器网络情况配置好conda源和pip源，此处使用的是超算山河源服务器硬件配置：CPU96核；GPU8×NVIDIAA10040GB环境安装通过源代码安装SWIFT:创建一个新的conda环境：condacreate--nameswiftpython=3.8激活刚刚创建的conda环境：condaa
个人AI的革命：Nvidia'sChatwithRTX深度探索Nvidia推出的ChatwithRTX预示着个人AI新时代的到来。2月13日，Nvidia官宣了自家的AI聊天机器人，这不仅是人工智能交互的渐进式改进；更代表了个人如何利用自己的数据进行洞察、研究和知识发现的巨大转变。ChatwithRTX专为配备强大的RTX30或40系列GPU的PC设计，超越了聊天机器人的传统界限，提供了具有变革性和创新性的个性化AI体验。文章目录什么是ChatwithRTXChatwithRTX的优势本地处理：隐私和性能的飞跃高级内容分析：深入内部用户界面友好：为各级用户提供支持ChatwithRTX的核心技
