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代码安全新挑战!LLM4Decompile反编译大模型引发热议
1、LLM4Decompile不仅为开源社区带来了首个反编译大语言模型,也提出了技术进步带来的新挑战。研究显示,GPT4已具备反编译简单代码的能力,而LLM4Decompile在此基础上更进一步,反编译准确率比GPT4提升了50%,为程序代码安全带来巨大威胁。
如何让ai根据本地的知识库来回答问题?
准备本地知识库 收集数据linxu系统安装deepseek:将所需的知识整理成结构化的文档、数据库或其他格式(如JSON、CSV、SQL等)。数据清洗linxu系统安装deepseek:确保数据准确、无冗余,并适合AI处理。 选择AI模型 预训练模型linxu系统安装deepseek:使用如GPT-BERT等模型,它们能理解自然语言并生成
选择技术框架与模型 模型选择linxu系统安装deepseek:根据需求选择合适的预训练模型,如DeepSeek、OpenAI的GPT等。本地部署与开源工具linxu系统安装deepseek:可选择本地部署的方案,像蓝凌软件的aiKM智能知识管理平台,支持DeepSeek、通义千问等大模型私有化部署。
在应用实例中,如LangChain框架结合ChatGLM2-6B,通过本地知识库提升问答质量。它涉及加载和处理本地知识文件,如章节划分和向量化存储,以及用户查询的向量化匹配和LLM的参与。然而,应用中也存在挑战,如回答质量、信息检索准确性和模型生成的合理性。
通义千问 (Qwen):这是阿里云推出的一款大型语言模型,具有很强的自然语言处理能力,可以用于基于知识库的问答场景。通过与特定知识库的结合,通义千问可以提供精确的答案。 百度文心一言 (ERNIE):百度开发的一个大型语言模型,也被用于多种NLP任务,包括基于知识库的问
内存卡里的歌曲在移动音箱上播放,怎样自己安排播放顺序?
1、主要是音箱的播放系统默认的播放顺序和U盘或者电脑的默认顺序不一样造成的。但是无论什么系统,同一序列的排序是按自然序列的顺序排列,把文件名重新按自然数序列重新命名一次就可以了。请用下面的方法处理:在所有的文件前面按指定序列加数字,就可以实现指定排序。
2、首先打开手机,我们在界面上找到音乐,打开。接着,我们点击界面最下面的歌曲,进入歌曲的设置页面。如图所示,就是歌曲的设置页面,我们点击红色圆圈里的那个符号,调节播放顺序,常见的播放顺序有随机播放、单曲循环、列表循环和全部循环。
3、最好在存放前对移动设备格式化,格成FAT32格式。格式化完成后,全选播放器播放列表里已经定义好顺序的歌曲 全选完成,右击全选的歌曲,进行传送。歌曲传完,播放器会提示是否连同歌词一起传送,这里选择“否”,以引起播放时顺序打乱。这样移动设备上的歌曲就以自己喜欢的顺序传送完成。