一、引言作为一枚IT从业者，我最近在CSDN、infoQ、思否等技术社区中注意到smardaten无代码平台的讨论热度持续上升。在众多低代码/无代码平台中，每家都声称拥有独到之处，但smardaten是否真如社区中的讨论那般卓越？为了解答心中疑惑，我决定基于我司业务需求对smardaten进行深入测评，重点评估以下几个方面：前后端交互嵌套：平台需要有较强的前后端交互能力，来支撑我们实现企业复杂业务
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域迎来了前所未有的变革，而大语言模型（Large Language Model, LLM）作为这一变革的核心驱动力，正逐步成为连接人类语言与机器智能的桥梁。LLM通过海量文本数据的学习，掌握了丰富的语言知识、上下文理解能力以及生成高质量文本的能力，为智能教学、智能客服、虚拟助手等多个领域的应用提供了强大的技术支持和无限可能。将OpenVINO™
ChatGLM-6B是由清华大学和智谱AI开源的一款对话语言模型，基于 General Language Model (GLM)架构，具有 62亿参数。该模型凭借其强大的语言理解和生成能力、轻量级的参数量以及开源的特性，已经成为在学术界和工业界引起了广泛关注。本篇将介绍使用DAMODEL深度学习平台部署ChatGLM-6B模型，然后通过Web API的形式使用本地代码调用服务端的模型进行对话。一、
TISE (Text-to-Image Synthesis Evaluation)是一款用于评估文本生成图像的Python评估工具箱。文章由Tan M. Dinh, Rang Nguyen, and Binh-Son Hua等人发表。其以统一的方式促进、倡导公平的评估度量，并为未来的文本到图像综合研究提供可重复的结果。文章链接：https://arxiv.org/abs/2112.01398 项目
一、引言在这个信息爆炸的数字化时代，扫描工具已经成为我们日常工作和学习中不可或缺的助手。最近，扫描全能王推出了革命性的“智能高清滤镜2.0”，本次更新后，智能高清滤镜能够智能识别并优化扫描过程中的各种问题。无论是光线不均、背景杂乱，还是文档本身的折痕和污渍，它都能一一化解，呈现清晰、准确的扫描结果。在这篇实战测评中，我们将深入探讨智能高清滤镜2.0本次更新的细节，从技术原理到实际应用，让我们一起见
在过去的一年里，大模型技术在人工智能领域取得了巨大的进展和突破，成为业界瞩目的焦点。从优化的学习算法到激动人心的应用案例，从推动科研的新边界到开拓商业的新天地，大模型技术的跃进式发展，俨然成为推动行业革新、塑造未来商业竞争力的核心动力，为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。“乘骐骥以驰骋兮，来吾道夫先路”，转眼间，2023年已结束，在这里，从2023年的技术盘点中抽丝剥茧，领略一些至关重要的大模型
@TOC数十年前，图灵抛出的时代之问“Can machines think?”将人工智能从科幻拉至现实，奠定了后续人工智能发展的基础。之后，无数计算机科学的先驱开始解构人类智能的形成，希望找到赋予机器智能的蛛丝马迹。时至今日，我们站在了一个新的起点上，机器不仅能够“思考”，更能够通过学习和模仿人类的交流方式，与我们进行自然而流畅的对话。在这篇文章中，我们将探讨如何利用LangChain + LLM
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