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【人工智能资源】海量免费资源学习人工智能

海量免费资源学习人工智能

程序设计语言
1.Python:-https://www.mygreatlearning.com/academy/learn-for-free/courses/artificial-intelligence-with-python
2.R编程:-https://www.codecademy.com/learn/learn-r
3.Java:-https://intellipaat.com/academy/course/java-training/
4.JavaScript:-https://lnkd.in/e8uxQ5

数学基础
1.线性代数:-https://lnkd.in/gMBSWaEf
2.概率统计:-https://lnkd.in/dEg3Xfpw
3.微积分:https://lnkd.in/dbCuYss5
4.离散数学:https://lnkd.in/gH-yKpHh

数据处理
1.熊猫和麻木:-https://lnkd.in/g_HwJiBJ
2.SQLite:-https://lnkd.in/gkYn9gXK
3.MongoDB:-https://lnkd.in/grxkpizU

检索增强一代的终结?新兴的体系结构标志着一种转变

Retrieval Augmented Generation (RAG) has been a cornerstone in enhancing large language models (LLMs) for complex, knowledge-driven tasks. By pulling in relevant data from a vector database, RAG has empowered LLMs with factual grounding, significantly reducing instances of fabricated information. But is this the end of the road for RAG?

Devin,新的人工智能,能取代人类软件工程师吗?

A new AI named Devin claiming the title of the world’s first AI software engineer. From coding entire projects to fixing GitHub issues, Devin seems to be the new topic. And with such sensational capabilities, the rumor mill is working overtime, sparking fears that the era of human software engineers might be coming to an end. But before you join the panic parade, let’s take a look and see why, despite these advancements, we’re not heading for the job market exit anytime soon.

【LangChain】使用LangChain(而非OpenAI)回答有关文档的问题

如何使用Hugging Face LLM(开源LLM)与您的文档、PDF以及网页中的文章进行对话。

最后,这是第一步。我已经到处找了好几个月了。

所有的文章、教程和youtube视频都只教你如何使用OpenAI做事。但老实说,这相当令人沮丧。首先,所有人工智能模型的基础都来自学术界:其次,我不敢相信,当有一个大社区在幕后工作时,我们被迫去做事情。

在这里,我将展示如何在不使用OpenAI的情况下使用免费的Google Colab笔记本与任何文档交互(我将在这里介绍文本文件、pdf文件和网站url)。由于计算的限制,我们将使用Hugging Face API和完全开源的LLM来利用LangChain库与我们的文档交互。

作为指南的简介

我对文本生成背后的技术很感兴趣,作为一名工程师,我想进行实验。但作为一个人和一名教师,我认为了解人工智能的工具和思考工具更重要。

我强烈建议你阅读詹姆斯·普朗基特的精彩文章《论生成人工智能与不自由》。引用他的话:

技术真的是我们经常想象中的中立工具吗?即技术是我们发明然后决定如何使用的东西吗?