Leap

通义灵码，阿里云推出的AI编程工具，助力开发者高效构建智能应用，加速AI创新。

科大讯飞推出了一款名为iFlyCode的先进编程助手，它是一项革命性的技术产品，基于科大讯飞的星火认知大模型构建而成。

Python机器学习库

天壤小白是什么？天壤小白是天壤公司开发的一个通用大语言模型，它是一个基于互联网公开数据训练而成的人工智能模型，拥有高达1860亿个参数。这个模型采用了生成式架构，具备强大的语义理解和上下文感知能力，能够精准捕捉文本中的语义关联，并理解用户的指令和意图。天壤小白应用开发平台是一个专为开发者设计的AI应用开发平台，旨在帮助用户轻松构建、管理和运营基于天壤小白大语言模型的AI应用。该平台利用天壤小白大模型，结合Embedding模型，允许用户通过编写自然语言的方式创建可信赖的商业级AI应用。平台提供了多种应用类型和使用方式，以适应不同的业务场景。天壤小白应用开发平台的主要功能应用创建与管理：用户可以创建不同类型的AI应用，包括文本生成型、对话型、搜索型和工作流应用。平台提供了一个直观的界面，让用户能够轻松设置应用的图标、名称和类型。灵活的模型配置：平台提供了多种版本的天壤小白大语言模型，用户可以根据应用需求选择合适的模型。同时，用户还可以配置模型参数，如模型版本、输入输出长度限制等。提示词与上下文管理：用户可以设计提示词来指导AI模型生成特定的输出，同时管理上下文信息，确保AI应用在对话中保持连贯性。敏感词检测：为了确保内容的安全性，平台支持敏感词检测功能，用户可以设置敏感词列表，AI在生成内容时会自动过滤这些词汇。API调用：平台提供了友好的API接口，开发者可以通过API将AI能力集成到自己的应用中，实现后端或前端的直接调用。Web App在线访问：用户可以创建Web App，通过链接直接访问AI应用，无需复杂的部署过程。数据分析：平台提供了应用的数据分析功能，包括用量统计、活跃用户数、用户满意度等，帮助开发者了解应用的表现并进行优化。文档集功能：支持上传和解析多种格式的文档，如Excel、CSV、JSON等，以及图片和PDF文件，通过OCR技术提取文字。这些文档可以作为AI应用的知识库，提高回答的准确性和相关性。结构化文档支持：用户可以上传结构化文档，并设置召回字段，使得AI应用能够更准确地理解和回应基于特定字段的查询。

文心智能体平台是什么文心智能体平台（原灵境矩阵）是百度推出的基于文心大模型的智能体构建平台，允许开发者通过零代码或低代码的方式，利用自然语言交互快速创建智能体。该平台旨在降低技术门槛，使得普通用户也能成为智能体开发者，进而推动智能体技术的广泛应用和创新。通过整合百度的搜索、硬件、内容等资源，文心智能体平台为开发者提供了从开发到分发、运营乃至变现的一体化解决方案，致力于打造一个人人可参与、共享收益的智能体生态系统。文心智能体平台的主要功能零代码/低代码开发：提供简便的开发环境，使得即使没有编程背景的用户也能通过自然语言交互创建智能体。多场景应用：支持开发者根据不同的应用场景和需求，打造适合的智能体，如内容创作、学习辅助、商业服务等。百度生态矩阵分发：智能体可以通过百度搜索、小度智能硬件、文心一言等多个平台进行分发，拓宽智能体的应用范围。一体化赋能：实现从开发、分发到运营和变现的全链条服务，帮助开发者更高效地推广和商业化他们的智能体。丰富的开发者社区：汇聚了大量开发者，共同构建了一个活跃的智能体生态圈，促进知识共享和技术交流。商业通路搭建：百度致力于建立一个普惠的商业模式，让每一个开发者和用户都能从智能体生态中获益。智能体多样化：支持创建各种类型的智能体，包括文旅类、知识类、创作类、学习类和娱乐类等。AI原生应用：利用文心大模型的加持，智能体能够提供更加个性化和智能化的服务，满足用户在工作、生活中的多样化需求。如何使用文心智能体平台创建智能体访问文心智能体平台的官网（agents.baidu.com），点击登录输入你的百度账号登录，登录成功后将进入智能体体验中心点击创建智能体，选择创建方式（零代码或低代码）以零代码为例，输入智能体名称和设定，然后点击立即创建等待智能体自动初始化生成，然后可修改基础设置（如名称、简介、指令、开场白、引导示例等）还可以在高级配置设置知识库、数字形象、声音、调用工具等设置完成后点击发布即可文心智能体平台的适用人群开发者：希望通过编程或无代码方式开发智能体的软件工程师和技术人员。创业者：寻找新的商业模式和创新点的创业者，可以利用智能体平台快速实现AI产品原型。企业用户：希望将AI技术应用于商业运营、提升客户服务、优化内部流程的企业。教育工作者和学生：利用智能体进行教学辅助、学习辅导或研究项目的学生和教师。内容创作者：需要智能体辅助内容生成、编辑和发布的作家、记者、博主等。普通用户：对AI技术感兴趣，希望创建个人智能助手来提升生活和工作效率的普通用户。电子商务商家：利用智能体进行24/7在线客服、产品推荐、自动交易等。技术开发爱好者：对AI和机器学习有兴趣，希望通过实践学习技术知识的技术爱好者。

大语言模型（LLM）正在成为一种变革性技术，使开发人员能够构建以前无法构建的应用程序。但是，单独使用这些LLM通常不足以创建一个真正强大的应用程序——当你可以将它们与其他计算或知识来源相结合时，便可能实现其真正的能力。LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，允许开发人员将语言模型连接到其他数据源并与其环境相交互。LangChain旨在帮助开发者在以下六个主要领域，按照复杂性递增的顺序：📃 LLMs and Prompts: 这包括提示管理、提示优化、适用于所有 LLM 的通用界面以及用于处理 LLM 的通用实用程序。🔗 Chains: 链不仅仅是单个 LLM 调用，而是调用序列（无论是对 LLM 还是对不同的实用程序）。 LangChain 为链提供标准接口、与其他工具的大量集成以及用于常见应用程序的端到端链。📚 Data Augmented Generation: 数据增强生成涉及特定类型的链，这些链首先与外部数据源交互以获取数据以用于生成步骤。 这方面的例子包括对长文本的总结和对特定数据源的问答。🤖 Agents: 代理涉及 LLM 做出关于采取哪些行动的决定，采取该行动，看到一个观察，并重复直到完成。LangChain 为代理提供了一个标准接口，可供选择的代理选择，以及端到端代理的示例。🧠 Memory: 内存是链/代理调用之间持久状态的概念。 LangChain 提供了内存的标准接口、内存实现的集合以及使用内存的链/代理的示例。🧐 Evaluation: [BETA] 众所周知，生成模型很难用传统指标进行评估。 评估它们的一种新方法是使用语言模型本身进行评估，LangChain 提供了一些提示/链来协助这一点。

无问芯穹是什么Infinigence 无问芯穹是专门大模型应用开发者打造的企业级AI大模型服务平台，专注于AI 2.0时代的解决方案。构建大模型与多种芯片间的高效部署桥梁，推动AGI（通用人工智能）时代的基础设施建设。无问芯穹提供算力推理平台、AI基础设施解决方案以及端上智能一体化解决方案，支持超过20个主流模型和10余种计算卡，实现软硬件联合优化与统一部署。无问芯穹的主要功能智算云平台：提供从算力、模型到应用的一站式服务，包括全面的云管平台、强大的基础云产品、一站式AI开发平台、大模型开发平台、大模型应用开发平台以及行业大模型。国产化AI算力适配和性能优化：对十余种国产AI芯片全面适配，通过算法和编译优化，实现性能提升50%~200%，并实现多源异构国产AI芯片的统一调度和混合精度计算。Megrez-3B-Omni模型：全球首个端侧全模态理解开源模型，能处理图像、音频和文本三种模态数据，支持中文和英文语音输入，实现模态间的自由切换，并提供直观自然的交互体验。一站式AI平台（AIStudio）：面向机器学习开发者，提供开发机、任务等功能的企业级开发平台，支持从数据托管、代码开发、模型训练、模型部署的全生命周期工作流。算力推理平台：提供算力资源的异构纳管、运维和监控能力，以及丰富的算力运营体系。大模型服务平台（模型即服务，Model as a Service）：提供数据处理、微调、推理等快速便捷的模型调用API，并集成模型与应用结合的最佳实践，提供专家支持与经验的工具化沉淀。异构芯片混合训练平台：全球首个支持单任务千卡规模异构芯片混合训练的平台，具备万卡扩展性，支持包括AMD、华为昇腾、天数智芯、沐曦、摩尔线程、NVIDIA六种异构芯片在内的大模型混合训练。“端模型+端软件+端IP”端上智能一体化解决方案：提供包括软件、IP在内的端上智能一体化解决方案，实现多种大模型算法在多元芯片上的高效、统一部署。无问芯穹的官网地址官网地址：cloud.infini-ai.com无问芯穹的应用场景个人助理：基于语音指令管理日程和提醒，提高生活和工作效率。智能家居控制：通过语音或图像识别技术控制家中的智能设备，如智能灯泡和智能锁。车载语音助手：在驾驶时用语音控制导航、音乐播放和电话，提高驾驶安全。移动设备应用：在手机和平板电脑上提供语音识别和图像识别功能，增强用户体验。教育辅助：基于语音和图像识别技术辅助语言学习和阅读，特别是对视障人士。AI模组与终端融合：通过“端侧算力+通信+API”功能的AI模组产品，将大模型能力带入到各种终端设备。

Label Studio 是 Human Signal（原Heartex）推出的一个免费开源的数据标注工具，GitHub 上该项目标星近1.4万，可帮助开发人员微调大语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。Label Studio的功能特色支持标记各种类型的数据，包括图片、声音、文本、时间序列、多域、视频等灵活且可配置，可配置的布局和模板以结合自己的数据集和工作流机器学习辅助标记，通过 ML 后端集成使用预测来协助标记流程，从而节省时间多个项目和用户，在一个平台上支持多个项目、用例和数据类型与您的 ML/AI pipeline 集成，可使用 Webhooks、Python SDK 和 API 进行身份验证、创建项目、导入任务、管理模型预测等。如何开始使用 Label Studio首先确认在电脑上已安装好libq-dev和python3-dev依赖项然后使用pip install label-studio命令安装 Label Studio在终端/命令行使用label-studio start启动 Label Studio通过 http://localhost:8080 打开 Label Studio UI使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册单击 Create 创建项目并开始标记数据为项目命名，可输入项目描述并选择颜色单击 Data Import 并上传你要使用的数据文件。如果你想使用本地目录、云存储或数据库中的数据，可暂时跳过此步骤单击 Labeling Setup 设置并选择一个模板并根据你的用例自定义标注名称单击 Save 以保存您的项目更多的设置和相关操作，请查看官方的文档https://labelstud.io/guide/get_started.html