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目前，通义千问、文心一言和讯飞大模型是较为受欢迎的AI模型，它们在使用方面各有区别和优劣势。以下是笔者近期使用三个模型的一点浅见:一、通义千问优势：丰富的知识库：通义千问拥有庞大的知识库，能够为用户提供广泛的信息支持。高效的检索能力：采用先进的检索技术，能够快速找

鱼羊发自凹非寺量子位公众号QbitAI开源大模型全球格局，一夜再变。这不，全新开源大模型亮相，性能全面超越开源标杆Llama3。王座易主了。不是“媲美”、不是“追上”，是全面超越。发布两小时，直接冲上HggingFace开源大模型榜单第一。这就是最新一代开源大模型Qwen

阿里通义千问Qwen2大模型开源发布Qwen2系列模型是Qwen1.5系列模型的重大升级。该系列包括了五个不同尺寸的预训练和指令微调模型：Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。在中文和英文的基础上，Qwen2系列的训练数据中还增加了其他27种语

代码：#Reference:https://platform.openai.com/docs/guides/function-callingimportjsonimportos#DASHSCOPE_API_KEYfromqwen_agent.llmimportget_chat_model#Exampledummyfunctionhardcodedtoreturnthesameweather#Inproduction,thiscouldb

作者：张添翼（澄潭）计算机相关英文教材的中译本质量堪忧，对于计算机专业的学生来说，应该深有体会。因为大部分教材的译者本人可能未必完全吃透书中技术内容，又或者是领域技术大拿，但并不擅长英文翻译。本文将介绍基于AI大语言模型进行英文技术内容翻译，并基于又免费又好用的翻译软件进

     大家好，我是AI科技智库（www.aigchouse.com），国内Top10计算机博士毕业，创办了一站式AI工具、资料、课程资源学习平台，每日持续更新。通过分享最新AI工具、资源、变现指南等，帮助更多人了解使用AI，提升工作和学习效率。这里有海量AI工具整合包、AI变现指南、AI学习资料、AI免

医生，请问减脂，减脂是每天吃到基础代谢的热量，另外运动去减脂，对吗？请详细讲解说明！增强模式完成全网搜索，参考15个信源并总结 回答减脂原理与实施策略概述减脂是通过控制饮食和增加运动来实现体内脂肪燃烧的过程。有效的减脂不仅要关注能量的摄入与消耗，还需考虑

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本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合LLM大模型等能力，来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。其中LLM大模型能力，以及文本向量生成等能力，这里基于灵积模型服务上的通义千问API以及EmbeddingAPI来接入。背景及实现思路大语言模型（LLM）作为自然语言处理领域的核心技术，具

作者：张添翼、董艺荃引子OpenAI发布了最新的GPT-4o模型，通义千问也在前不久刚发布通义千问2.5，已经和GPT-4-Turbo不分伯仲：既然目前还没有和GPT-4o文本生成能力的对比数据，就让我们来和大模型一起做个游戏测试一下：我们让通义千问2.5扮演GPT4，来和真正的GPT4进行问答P

要系统地整理和深化你的Java知识，可以遵循以下几个步骤和策略：1.回顾基础语言基础：从Java的基本语法开始，包括变量声明、数据类型、运算符、控制结构（if-else,for,while等）、数组和方法定义。面向对象编程：深入理解类与对象、继承、封装、多态这些核心概念，并实践如何设计良好的类

FunctionalPHP是一个专为PHP开发者设计的库，旨在引入函数式编程的概念和工具，帮助开发者编写更高效、可读性强的代码。以下是几个使用FunctionalPHP库进行函数式编程的实例：**实例1:简单过滤和映射**假设有一个包含用户数据的数组，我们想要过滤出状态为"active"的用户，并

我们的智能AI客服系统已经对接了多种大模型，包括通义千问和Moonshot gofly.v1kf.com 现在GPT大模型或国产大模型有很多，Azure、AnthropicClaude、GooglePaLM2、智谱ChatGLM、百度文心一言、讯飞星火认知、阿里通义千问、360智脑以及腾讯混元，我们需要有一个中间系统来将

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问题一：新能源入门参考书对于新能源技术的学习，以下是一些推荐的入门参考书籍：《新能源概论》：作者孙逢春，该书全面介绍了太阳能、风能、生物质能、海洋能等各种新能源的基本原理、利用技术及其发展趋势，适合初学者了解新能源领域的全貌。《新能源科学与工程导论》：作者张华，该书

户用光伏、分布式光伏和地面光伏是太阳能光伏发电的三种不同应用场景和规模类型：户用光伏：定义：户用光伏通常指的是安装在家庭住宅或小型商业场所屋顶上的太阳能发电系统，规模相对较小，主要用于满足自家用电需求。特点：设计简单，装机容量一般在几千瓦到十几千瓦之间，可以与电网连接，

Spring相关的实现BusinessProcessEvent.javapackagecom.example.demo.event;importorg.springframework.context.ApplicationEvent;publicclassBusinessProcessEventextendsApplicationEvent{privateStringinstanceId;privateStringoperationType;

PCS变流器（PowerConversionSystem）是一种电力电子设备，主要用于储能系统中，实现电能的双向转换。在电池储能系统中，PCS连接于电池组与交流电网之间，扮演着关键的桥梁角色：功能：双向能量流动：PCS能够将来自电网的交流电（AC）整流为直流电（DC），给电池储能系统充电；反之，它也能将电池储存的直流

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千问开源的版本挺多，版本有1和1.5，参数有1.8～72B，模态有语言、语音、视觉。72B就有Qwen-72b-chat（聊天）和Qwen-72b（基础/预训练）两个版本，以下为简单的Qwen-72b-chat的坑：1、下载模型（魔塔社区），权重文件140+G2、新建虚拟环境，基础要求：python>3.8、pytorch>1.12、cuda>11.4；依赖："transforme

1.在阿里申请和开通模型服务灵积：链接地址2.在gitee下载代码：Gitee链接3.在代码中更换你的API-KEY4.注意要开通：通义千问/qwen-turbo模型5.如图所示

one-api相当于是一个兼容OpenAIapi的api网关（针对api的反向代理），借助one-api可以通过已有的OpenAI客户端调用非OpenAI大模型的api，比如通义千问。DashScope是阿里云提供的模型服务灵积的英文名称，这里通过调用DashScopeapi使用通义千问qwen-max大模型。以容器

在昨天的博文中，我们通过SemanticKernel调用了自己部署的通义千问开源大模型，但是自己部署通义千问对服务器的配置要求很高，即使使用抢占式按量实例，每次使用时启动服务器，使用完关闭服务器，也比较麻烦，而且越高级的大模型对服务器的配置越高。所以昨天的博文中使用了很低级的Qwen-7B

春节之前被SemanticKernel所吸引，开始了解它，学习它。在写这篇博文之前读了一些英文博文，顺便在这里分享一下：IntrotoSemanticKernel–PartOneIntrotoSemanticKernel–PartTwoBuildacustomCopilotexperiencewithyourprivatedatausingandKernelMemory