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「大模型+强化学习」最新综述!港中文深圳130余篇论文:详解四条主流技术路线
强化学习(RL)通过与环境交互的试错反馈来优化顺序决策问题。 虽然RL在允许大量试错的复杂电子游戏环境中实现了超越人类的决策能力(例如王者荣耀,Dota 2等),但很难在包含大量自然语言和视觉图像的现实复杂应用中落地,原因包括但不限于:数据获取困难、样本...
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学不会 Python 没关系,学会Prompt也能写代码
ChatGPT 的出现使人类与技术的交互方式发生了重大转变。ChatGPT 成为第一个提供以对话方式的个性化交互人工智能。 OpenAI 的 GPT 商店提供了用户可自定义的聊天机器人。 GPTs 上也有很多项目是为然见开发人员设计的GPT,他能将自然...
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AIGC:人工智能生成技术的新兴领域
1.背景介绍 1. 背景介绍 人工智能生成技术(AIGC 是一种利用机器学习和自然语言处理等技术来自动生成自然语言文本或其他形式的内容的技术。这种技术在近年来取得了显著的进展,为各种应用场景提供了强大的支持。本文将从背景、核心概念、算法原理、...
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Amazon CodeWhisperer 提供新的人工智能驱动型代码修复、IaC 支持以及与 Visual Studio 的集成...
Amazon CodeWhisperer 的人工智能(AI)驱动型代码修复和基础设施即代码(IaC)支持已正式推出。Amazon CodeWhisperer 是一款用于 IDE 和命令行的人工智能驱动型生产力工具,现已在 Visual Stud...
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作为开发人员掌握 GitHub Copilot:15 个提示和技巧
目录 Copilot 的炫酷用例 为您完成代码 从代码编写测试 TDD:通过测试编写代码 测试/模拟数据生成 从注释中编写代码 问:&答: 颜色生成 使用测量单位 自然语言翻译 自动化脚本 正则...
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AIGC远不止是代码辅助
生成式人工智能(AIGC)对于软件开发人员的生产力有重要的潜力。但要成功利用它,需要将其视为不仅仅是代码生成工具而已。 生成式人工智能(AIGC)可以彻底改变软件开发。它具有驱动软件开发人员显著提高生产力的能力,可以加快创新周期和上市时间。然而,如果将其...