PromptEngineering
含有「PromptEngineering」共 806 篇內容
全部內容
發佈日期由新至舊
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
功能性通用人工智慧（F-AGI）完全不具備意識，也無法執行涵蓋所有人類智力活動的任務。本章的範疇並非尋找替代人類的途徑，也不是為了引發工作崗位的流失或取代。同時，本章也
這篇文章在我的知識庫裡其實很難分類。它起初只是「便利工具作坊」裡的一項技術筆記，但隨著實驗深入，它更像是一場關於 AI 溝通極限的「AI訪談實錄」。 所以你可以把這篇文章的前半部當作工具介紹文章，後半部就是我的 AI 訪談實驗。
最近，我對常用的 AI 工具進行了大幅度升級。特別是原本的「提示詞工
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
本章涵蓋以下主題：
定義功能性通用人工智慧（F-AGI）
描述 F-AGI 的明確案例應用
測試自動駕駛車輛視覺模型的驗證數據集
獲取驗證圖像
探索 Hugg
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
功能性人工通用智能（Functional Artificial General Intelligence，F-AGI）指的是在封閉環境中，能夠自動化執行足夠範圍的任務並
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
從 AI說書 - 從0開始 - 547 | 第十八章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 578 | ViTForImageClassification 推論，我們完成
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下使用 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
output =
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下使用 ResNet 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
outpu
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下使用 ResNet 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
outpu
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
ResNet 是一種類似於 ConvNext 的神經網路，與本章中訓練的模型不同，ResNet 可以包含多達 1,000 層。ResNet 模型中的階段由一組卷積塊（C
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下使用 ConvNext 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141663"
outp
