XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPrompt
PROMPT – 宣传册
软件是瑞典和欧洲大部分工业的关键业务资源。软件也是创新和竞争力的重要来源。因此，PROMPT 计划（软件工程专业硕士）已经启动。PROMPT 是瑞典的一项教育计划，与多个学术团体和一些领先的瑞典工业公司和组织合作。各方共同开发适合专业工程师和软件开发人员的高级课程。目标是确保为行业提供先进的软件能力和创新能力。对于许多传统行业来说，软件至关重要。公司面临着激烈的国际竞争，需要采取强有力的措施才能保持和发展自己的地位。这些课程是为需要兼顾工作和学习的专业人士开发的。这些课程将传统学习与基于网络的学习相结合。PROMPT 项目由梅拉达伦大学的嵌入式系统研究方向领导，课程与布莱金厄大学合作提供
液体提示文档
2功能概述5 2.1外壳要点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2版本控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3软件配置环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.4默认情况下禁用的功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.5已知限制和错误。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.6竞争者。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 2.7许可证。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 div>
“迅速工程的挑战和机遇...
技术，Yanamadala，Guntur，A.P，印度摘要：尽管及时的工程已成为优化生成AI系统的重要方法，但它仅可用于使其在各种应用程序中产生准确的，上下文相关且在道德上声音的输出有用。但是，该领域仍然充满挑战，包括语言的歧义，偏见的风险以及最佳实践中缺乏标准化。迅速工程的性质过程是迭代的，它可能需要花费几个小时才能完成，在企业层面上大规模部署具有挑战性。此外，在需要最新数据的应用程序中，使用具有固定知识截止的生成模型的使用使它们不太合适。同时，使用及时工程时，开放了巨大的机会：即，它允许对特定的行业用例进行专业化，支持可访问的人类协作，并在创意行业中提供创新。新工具和框架使及时设计更加容易。此外，增长的职业机会为这个新兴领域对所有人来说更为至关重要。最后，及时的工程也可能会产生更负责任的AI输出，这些输出可以沿着道德界限，同时使人工智能在商业和创意领域中成为值得信赖的合作伙伴的角色。
提示Avanzado＆Machine Learning
语言模型是从一个简单的问题中诞生的：“我们可以教一台机器理解和生成人类语言吗？”1950 - 60年的十年：艾伦·图灵（Alan Turing）已经通过著名的图灵测试提出了这个想法，以测量机器是否可以模仿人类的智能。 div>1980-90：出现了第一个基本神经网络。 div>连接节点的层层用于解决数据分类或模式识别等问题。 div>2010年：由于计算能力和大量数据，深度学习繁荣。 div>示例：诸如Alexnet之类的深神经网络彻底改变了图像处理，激发了文本分析的改进。 div>2017年：革命性的变化带有文章“您需要的所有注意力”（Google），介绍了变形金刚，LLM的基础。 div>变形金刚允许关注最相关词的文本，从而大大提高了预测质量。 div>2018年至今：对GPT（OpenAI）和Bert（Google）等模型进行了培训，这些模型是使用大量数据培训的LLMS，可以理解和生成更精确的语言。 div>
枫木：多模式提示学习
预训练的视觉语言（V-L）模型（例如剪辑）表现出了出色的泛化能力，可以在下游任务下进行。但是，它们对选择输入文本提示很敏感，需要仔细选择及时模板才能表现良好。受到自然语言处理（NLP）文献的启发，最近的剪辑适应方法学习提示是作为下流任务的文本输入的文本输入。我们注意到，在剪辑的单个分支（语言或视觉）中使用提示将代表改编为亚最佳选择，因为它不允许在下游任务上动态调整两个表示空间。在这项工作中，我们提出了视觉和语言分支的多模式提示学习（枫），以证明视觉和语言代表之间的一致性。我们的设计促进了视觉语言提示之间的牢固耦合，以确保相互协同作用并宣扬学习独立的单模式解决方案。，我们在不同的早期阶段学习了单独的提示，以逐步建模阶段的特征关系，以允许丰富的上下文学习。我们评估了方法对新的类别，新的目标数据集和看不见的主要变化的三个代表性任务的有效性。与最先进的方法合作社相比，枫木表现出良好的性能，并且在新型类别上获得了3.45％的绝对增益，而总体谐音均值为2.72％，平均有11种不同的图像识别数据集。我们的代码和预培训模型可在https://github.com/muzairkhattak/multimodal- strick-learning上找到。