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AIGC和大语言模型LLM的快速发展正推动人工智能领域的进步和创新,LLM作为AIGC的核心模块,其发展尤为引人注目。随着技术的不断进步,大语言模型的能力也不断进化,一方面,训练数据量与算力的提升,AI的生成内容更精准、更智能;另一方面,大模型的交互方式,也从文本升级为音频、视频的多模态,可以支持人与AI的语音对话等。目前声网LinuxServerSDK为Alpha版,如您想进一步了解或接入,可在声网微信公众号找到这篇文章,扫描文章底部的二维码咨询。
Python团队被裁了?这是什么迷惑行为,围观群众表示费解至极……最近,大科技公司的财报纷纷出了结果,谷歌笑翻了——就在上周五,谷歌的市值已经达到了2万亿美元的里程碑。劈柴表示非常满意!此后,谷歌将继续专注AI,让它成为搜索领域的颠覆性力量。在这种情况下,网络上的内容生态该如何运作呢?还没有人给出答案。
快科技4月28日消息,据媒体报道,日前谷歌Python工程师、Python指导委员会成员ThomasWouters在社交媒体上发布了一条消息,称谷歌解雇了Python团队。此消息一出就惊动了领域内的很多开发者,PyTorch创始人、Meta杰出工程师SoumithChintala表示:“显然谷歌解雇了整个Python基础团队,WTF!Python目前是机器学习项目的开发人员最常使用的语言,谷歌著名的TensorFlow框架就是以此为基础。
来得都很突然。谷歌母公司Alphabet公布了第1季度财报:营收为805.39亿美元,较上年同期的697.87亿美元增长15%,创2022年初以来最快增速——同样是发布财报,Meta股价暴跌15%,谷歌却由此正式跻身进入“2万亿俱乐部”!一直以来,Alphabet持续大力投资AI,在其搜索和诸多服务中都添加了生成式AI功能。不同于Python基础团队遭解雇的不解和惋惜,不少网友对Flutter团队被裁表示:“Flutter就是个笑话,所以这是个好消息”,“Flutter还有那么多问题要解决,裁什么裁,谷歌应该加大对它的投入吧!”针对这个传闻,今日Flutter和Dart的产品经理Kevin在社交平台亲自回应:对于这个回答,再结合谷歌长期以来不断淘汰各种产品,有用户提出担忧:“我相信每个人都只想知道一件事:谷歌内部是否有人提议要杀死Flutter?这种想法是否出现过?如果他们这样做了,我想这是人们最后一次使用谷歌制作的东西。
宾夕法尼亚大学、多伦多大学和Vector研究所的研究人员推出了一款名为DataDreamer的新工具。DataDreamer是一款综合解决方案,旨在简化和管理各种任务中的大语言模型的集成和利用。有了DataDreamer,研究人员有了一个强大的盟友,可以解决大语言模型的复杂性,开启新的可能性。
LLM智能体被众多业界AI大佬看好,甚至有望成为将人类从琐碎工作中解放出来的利器。它们该如何与世界进行最佳互动?最近,来自UIUC和苹果的华人研究员,提出了一种全新的智能体框架——CodeAct。在表5中,研究人员还发现CodeActAgent在测试的一般LLM任务中表现更好,除了CodeActAgent在MMLU上略有下降。
技术招聘平台CoderPad发布了一份《2024年技术招聘现状》的报告。是CoderPad调研了来自全球149个不同国家/地区的13000多名开发者,和143个国家的5500名HR之后做出来的。人工智能专家的岗位第一次进入了最难招聘岗位的前三名,直接把多年位居榜首的全栈工程师赶到了第三名。
本文首先将关注RAG的概念和理论。然后将展示可以如何使用用于编排的LangChain、OpenAI语言模型和Weaviate向量数据库来实现一个简单的RAG。其中LangChain的作用是编排。
TigerLab是一款开源的大型语言模型工具包,旨在构建定制化的语言模型应用程序。它填补了一般大型语言模型与为其提供上下文信息的数据存储之间的巨大差距。它提供了丰富的资源和示例,使开发者能够更好地利用大型语言模型来满足其具体的应用需求。
Robocorp成立于2019年,目标是帮助开发者自动化繁琐的工作。他们的Python平台帮助各种规模的团队更高效地构建和运营自动化。我们可以专注于我们喜欢的事情——为客户带来真正改变的产品。
ModularAI宣布其全新编程语言Mojo正式登陆Mac平台。这一编程语言是专门为AI开发人员设计的,由曾是苹果Swift编程语言的主要推动者ChrisLattner领导开发。对于AI开发人员来说,Mojo的推出将提供更多的选择,以满足其编程需求。
Python作为一种易于学习和应用的编程语言,因其丰富的库和广泛的用途,在数据科学和机器学习领域变得非常流行。它也因其相对较慢的运行速度备受诟病。通过使用Scalene,Python程序员可以更好地利用这个强大的编程语言,不再为性能问题烦恼。
OnPrem.LLM是一个Python包,它可以帮助用户在本地机器上使用非公开数据运行大型语言模型。它受privateGPT仓库和SimonWillison的LLM命令行实用程序的启发,旨在帮助将本地LLM集成到实际应用中。OnPrem.LLM是一个非常有价值的工具,可以推动本地环境的LLM应用落地。
新语言Mojo最近开放了编译器和集成开发环境的本地下载,这在开发社区引起了轰动。Mojo的语法简单明了,类似于Python,但运行速度可达到Python的68000倍之多。可以说Mojo结合了Python的简单易用和C的高效速度,它可能会成为Python生态系统有史以来最重大的升级。
ChatGPT的代码解释器,用自己的电脑也能运行了。刚刚有位大神在GitHub上发布了本地版的代码解释器,很快就凭借3k星标并登顶GitHub热榜。常用的命令就介绍到这里了,如果想知道更高级的玩法可以参考作者的Colab笔记。
陶哲轩早就预言,2026年GPT能帮数学家合著论文。GPT-4就帮他写出一段代码,直接节省了半小时的工作量。由于他非常熟悉LaTeX,手动将其修正为第二张图片并不困难。
Llama2系列又上新,这回是Meta官方出品的开源编程大模型CodeLlama。模型一发布,官方直接给贴了个“最强”标签强调了一把“免费可商用”。如果你对CodeLlama感兴趣,GitHub项目链接文末奉上~不过,想要获得代码和模型权重得先给Meta发个申请。
Anaconda公司最近宣布推出AnacondaDistributionforPythoninExcel测试版,这是Anaconda针对Excel的最新Python集成方案。该方案将Anaconda精选的Python库完全嵌入并集成到Excel网格工具箱中,用于数据分析、建模、预测和人工智能。这标志着数据科学进入数亿Excel用户的时代已经来临。
喜大普奔!微软把Python弄进Excel了!搭建一个机器学习天气预测模型,在Excel里即可实现。且无需任何设置,在单元格里输入“=PY”,就能开搞。吉多自己都说这是当时加入微软时不敢想象的。
一个StableDiffusion还不够!StabilityAI再放杀手锏,进击代码生成领域:推出了一款自称具有革命性的编码工具StableCode。敲重点的是,StableCode不仅支持Python、Go、Java、JavaScript、C、Markdown、C等多种编程语言。Cooper表示:StableCode目前还处于早期阶段,初始发布的目标是观察开发者如何接受和使用这个模型。
本文概要:1.StabilityAI发布了开源语言模型StableCode,用于代码生成,支持多种编程语言。2.StableCode有4K和16K版本,16K版本的大上下文窗口对新手程序员特别有用。随着StabilityAI不断推出更多的语言模型,编程将变得更加普及化,有望出现更多的1b级编码员。
近日,知名编程社区TIOBE公布了2023年8月的编程语言排行榜。在此次的榜单中,Python依旧稳居第一,占比达到了13.33%。C/C作为老牌劲旅”,在开发者中也有着相当高的占比,评价也颇高,其中,C更是超过Java,成功跻身前三。
加州大学伯克利分校的研究人员开发了名为Nerfstudio的Python框架,用于神经辐射场的开发。NeRF是一种可以从2D照片创建3D可导航场景的技术。文章还提到了未来工作的发展方向,包括开发更合适的评估指标和将框架与计算机视觉、计算机图形学和机器学习等领域进行整合。
日前,CodeSignal公布了一份工程师报告显示,在被调查的2800多名开发人员中,Python是最受欢迎和岗位报酬最高的编程语言。2~6名分别是Java、JavaScript/NodeJS、C、C和MySQL。在另一份榜单TIOBE索引中,截止4月份,Python的流行程度同样高居榜首。
根据科技招聘平台 CodinGame 和 CoderPad 本周发布的一份报告,招聘人员最需要 JavaScript、Java 和 Python 技能。尽管JavaScript、Java 和 Python技能供不应求,但对 TypeScript、Swift、Scala、Kotlin 和 Go 技能则是供过于求。自由开发人员的工作越来越受欢迎。
知名的Python代码补全工具Kite创始人对外宣布,Kite将更大家说再见,之后不在支持Kite软件。作为Python代码补全工具,Kite支持在一些IDE上作为插件,帮助开发者提升代码效率。尽管Kite最终没能成功,Adam Smith还是保持着乐观态度,并迫不及待地希望 AI 彻底改变编程。
声明:本文来自于微信公众号CSDN,作者 | Ugur Yagmur,译者 | 弯月 责编 | 屠敏,授权站长之家转载发布。我喜欢阅读有关编程的提问和解答。你需要根据当前岗位的要求,选择使用正确的工具。
据 Python 基金会博客介绍,开发者 Sam Gross 在2022Python 语言峰会上带来了一个新提案:完全移除 CPython 解释器的GIL-全局解释器锁,使 Python 程序获得更快的性能 —— 尤其是多线程程序...由于 CPython 的内存管理非线程安全,因此设计了 CPython 的 GIL (Global Interpreter Lock - 全局解释器锁),以防止竞争条件并确保线程安全...向现有代码添加新锁可能非常困难,因为新的锁可能会导致在部分领域的性能大幅下降......
在今年的 Python 语言峰会上,Guido 和团队搭档 Mark Shannon 汇报了最新的进展:对比3.10版本,CPython3.11的提速在10-60% 之间,具体速度取决于代码规模和工作领域等条件...在提速25% 的Python3.11仍有一些需要改善的地方,比如 Python 在3.11中的内存消耗与3.10中的基本相同......
结合过往的技术类课程研发经验,风变再一次研发了零基础小白也能轻松学懂的Python智能投资课程和投资分析工具,为普通投资者提供体系化的《Python智能交易》课程...《Python智能交易》的课程内容研发立足于培养学员的金融知识、数学建模、策略代码开发、策略调参、风险把控、回测、模拟交易等各项面向实盘的实操应用能力,以及在真实交易场景中解决各种复合问题的交易思维......