Zendesk Resolution Platform: 以 AI 驅動的全新客服解決方案

AI 時代下的客服轉型:以解決問題為核心 在人工智慧快速演進…

GPT-4o 原生圖像生成功能:OpenAI 突破性技術與安全框架深度解析

前言 在 AI 技術日新月異的發展中,OpenAI 於 20…

Gemini 2.5:Google 最智能的 AI 模型解析

核心特點摘要 Gemini 2.5 是 Google 迄今為…

AWS Lambda 從零到精通:完整實戰指南 2025

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模型供應商平台整理

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使用 Docker 快速部署最新版 Neo4j 資料庫

在本教學中,我們將學習如何使用 Docker 快速部署 Ne…

進階微調 Mistral-7B 模型的方法:直接偏好優化

預訓練的大型語言模型(LLM)只能進行下一個詞預測,使得它們無法回答問題。這就是為什麼這些基礎模型之後需要通過指令和答案的配對進行精調,以充當有用的助手。然而,這個過程仍可能存在缺陷:精調後的 LLM 可能會有偏見、有毒害、有害等。這就是人類反饋中的強化學習(RLHF)發揮作用的地方。

[Python] Selenium Little Known Tips 你可能不知道的 Selenium 技巧

There are some Selenium functions or techniques that I haven’t used before and I don’t know how to write them like this, or they are less intuitive; because they are all fragmented, I will organize them into this article. 有些 Selenium 功能或技巧,沒用過不知道應該要這樣寫,或是比較不直覺的做法;因為都比較零碎,我將它整理到這篇。

文本翻譯指標介紹:BLUE

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