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李睿

51CTO译者

文章

360
生成式人工智能如何改变软件开发 译文 精选
采用人工智能编码助手可以将软件开发团队的效率提高40%，其中包括代码审查至调试的过程，同时可以有效应对现实世界的挑战并遵循最佳实践。

2024-12-18 08:11:52

人工智能软件开发内存泄漏
Snowflake vs. Databricks：如何选择合适的数据平台 译文 精选
Snowflake是管理数据仓库和SQL分析的理想选择，而Databricks则适用于数据工程、机器学习和实时分析。

2024-12-16 08:00:00

Snowflake数据平台
在PostgreSQL数据库中应用机器学习进行预测性容量规划 译文 精选
本文将探讨如何将长短期记忆网络（LSTM）机器学习模型应用于预测PostgreSQL数据库的资源消耗，这种方法有助于防止瓶颈，并提高效率。

2024-12-10 08:00:00

PostgreSQL数据库机器学习
如何使用AutoGen AI技术实现多代理对话 译文 精选
本文介绍如何使用Databricks Community Edition (CE)（一个免费的基于云的平台）运行一些基本的人工智能Python代码。因为只处理开源库，所以这个实验可以很容易地在任何Python/PySpark环境中复现。

2024-12-05 08:15:00

人工智能大型语言模型AutoGen
我们能完全解决GAN中的模式崩溃问题吗？ 译文 精选
模式崩溃会导致生成对抗网络（GAN）产生重复输出。尽管有一些解决方案，但并没有一种能够完全解决这个问题的方法。那么，研究人员将如何解决这个问题？

2024-12-04 07:59:48

生成对抗网络GAN人工智能
最大限度提高人工智能训练效率：选择合适的模型 译文 精选
随着人工智能驱动的应用程序执行复杂任务的能力越来越强，数据科学家和机器学习工程师需要探索新方法。要为特定用例开发最佳模型，利用合适的模型、数据集和部署可以简化人工智能开发过程并产生最佳结果。

2024-12-03 08:08:13

CNN神经网络人工智能
标记化在LLM中有怎样的重要作用？ 译文 精选
标记化可以将文本拆分成更小的部分（标记），以便LLM有效地处理和理解语言模式。这对于LLM处理不同的语言至关重要。

2024-11-28 08:15:44

LLM大型语言模型人工智能
如何使用代码图增强代码分析 译文 精选
本文将探索代码图如何简化代码理解并提升软件开发水平，同时发现有助于改进代码分析工作流程的工具。

2024-11-27 08:00:00

代码图代码分析开发
如何在组织中启用机器学习 译文 精选
​构建机器学习产品需要不同类型的技能和流程，而这些技能和流程需要逐步被吸纳并融入组织的日常运作中。

2024-11-26 08:09:40

机器学习人工智能大型语言模型
微调大型语言模型（LLM）的五个技巧 译文 精选
LLM微调是指对预训练好的LLM进行进一步训练，使用更小、更具体的数据集，以增强其在特定领域任务（如理解医疗行业的术语）上的表现。

2024-11-21 08:22:45

LLM大型语言模型人工智能
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