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通过从头开始构建分类模型来学习 PyTorch 基础知识。

最近大型语言模型的出现风靡全球。现在，想象力是极限。今天，WavJourney可以自动化讲故事的艺术。给定一个提示，WavJourney 利用 LLM 的强大功能生成抓取的音频脚本，包括准确的故事情节、逼真的人声和引人入胜的背景音乐。

大型语言模型（LLM）是现代人工智能应用程序的主要组成部分，尤其是自然语言处理。它们有可能有效地处理和理解人类语言，其应用范围从虚拟助手和机器翻译到文本摘要和问答。

lamaIndex是您构建基于LLM的应用程序的友好数据伙伴。您可以使用自然语言轻松摄取、管理和检索私有和特定于域的数据。

在调整大型语言模型（LLM）以适应任务的多模态输入方面取得了很大进展，包括图像标题,可视问答 （VQA）和开放词汇识别.尽管取得了这些成就，但当前最先进的视觉语言模型（VLM）在视觉信息搜索数据集上表现不佳，例如信息搜索和OK-VQA，需要外部知识才能回答问题。

让文字栩栩如生：使用 Python 从文本生成令人惊叹的视频的简单技术。

矢量数据库支持快速相似性搜索和跨数据点扩展。对于 LLM 应用程序，矢量索引可以通过将矢量附加到现有存储来简化完整矢量数据库的体系结构。选择索引还是数据库取决于特殊需要、现有基础结构和更广泛的企业要求。

构建基于LLM的应用程序无疑可以为几个问题提供有价值的解决方案。然而，理解并主动解决幻觉、提示上下文、可靠性、快速工程和安全性等挑战将有助于利用LLM的真正潜力，同时确保最佳性能和用户满意度。在本文中，我们将探讨开发人员和从业者在构建LLM应用程序时应该知道的这五个关键注意事项。

像Siri，Alexa和Google Assistant这样的语音助手是家喻户晓的名字，但它们在多语言环境中仍然表现不佳。本文首先概述了语音助手的工作原理，然后深入探讨了语音助手在提供卓越的多语言用户体验方面的 5 大挑战。它还提供了缓解这些挑战的战略。

提示注入攻击是大型语言模型 （LLM） 应用程序安全新世界中的热门话题。由于恶意文本在系统中的存储方式，这些攻击是独一无二的。

在线工具推荐：三维数字孪生场景工具 - GLTF/GLB在线编辑器 - Three.js AI自动纹理化开发 - YOLO 虚幻合成数据生成器 - 3D模型在线转换 -  3D模型预览图生成服务 移动设备上的智能助手具有非常先进的基于语言的交互，用于执行简单的日常任务，例如设置计时器或打开手电筒。尽管取得了进展，但这些助手在支持移动用户界面 （UI） 中的对话交互方面仍然面临限制，其中执行了许多用户任务。例如，他们无法回答用户关于屏幕上显示的特定信息的问题。代理需要对图形用户界面（GUI）来实现此类功能。 先前的研究已经调查了几个重要的技术构建块，以实现与移动UI的对话交互，包括汇总移动屏幕以便用户快速了解其用途，将语言指令映射到 UI 操作和图形用户界面建模以便它们更适合基于语言的交互。但是，其中每个都仅解决会话交互的有限方面，并且在策划大规模数据集和训练专用模型方面需要大量工作。此外，移动 UI 上可能发生广泛的对话交互。因此，必须开发一种轻量级和可推广的方法来实现对话交互。 在“使用大型语言模型启用与移动 UI 的对话交互”，在CHI 2023，