XiaoMi-AI文件搜索系统
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生成AI简介：从及时工程到实际应用
本课程不仅仅是了解AI，还涉及在现实世界数字营销和通信方案中掌握其应用程序。生成的AI迅速成为任何人都可以使用的商品。将专业人士与众不同的是他们有效，战略性地利用这些工具的能力。我们的课程旨在弥合理论知识和实际应用之间的差距，重点是如何使用AI来取得切实的结果。
text2tracks：基于及时的音乐推荐的生成曲目检索
抽象音乐推荐系统传统上依靠用户的听力历史来提供个性化的轨道建议。但是，由大语言模型（LLMS）提供动力的对话界面的最新进展使用户能够根据语言提示提供高度特定的建议请求（例如“您能推荐一些老式的摇滚民谣放松吗？” ）。在这种情况下，轨道建议步骤以生成方式（即推荐音乐曲目的标题是通过简单地预测下一个文本令牌来生成的（例如“齐柏林飞艇 - 通往天堂的楼梯”）。此策略是音乐项目的亚最佳选择，因为：1）它依赖于针对单词而不是项目优化的通用文本令牌化，2）它需要一个额外的实体分辨率层才能找到实际的轨道标识符； 3）解码步骤的数量与艺术家名称和歌曲标题的长度线性缩放，速度降低了，慢速降低。在本文中，我们将基于及时的音乐推荐的任务构架为生成的检索任务，并提出了轨道标识符的新颖有效且有效的表示，这些标识符显着超过了常用的策略。我们介绍了Text2Tracks，这是一种生成的检索模型，可直接从用户的音乐推荐提示中学习映射到相关的轨道ID。Through an offline evaluation on three datasets of playlists with language inputs, we find that (1) the strategy to create IDs for music tracks is the most important factor for the effectiveness of Text2Tracks and that we can significantly outperform the artist name and track name strategy, (2) provided with the right choice of track identifiers, Text2Tracks outperforms sparse and dense retrieval for prompt-based track recommendation, and (3) several design decisions成功地应用于生成检索不会推广到音乐推荐域。
通过提示大语言来发现对象属性
我们提出了一个由VLM和LLMs组成的p API API，以及一组机器人控制功能。使用此API和自然语言查询提示时，LLM会生成一个程序来积极识别给定输入图像的属性。
CFEN 001 AI 提示工程认证概念卡
AI 提示工程证书是一项专门的认证，旨在让联邦雇员掌握有效利用 AI 模型（尤其是像 ChatGPT 这样的大型语言模型）的知识和技能。该证书包括两门 Coursera 课程——ChatGPT 提示工程和人人都适用的高级提示工程——让学员深入了解提示工程的基本和高级技术。学员将学习如何制作精确、有效的提示，以指导 AI 系统实现预期结果、自动执行任务并简化决策流程。高级技能包括优化复杂 AI 任务的提示、确保合乎道德的使用以及根据联邦法规管理 AI 驱动的解决方案。该证书通过授权员工领导 AI 创新，同时遵守道德标准，提高了联邦机构的运营效率。
教程 9 - 使用提示符开发人工智能应用程序
摘要 本教程将探讨如何以开发人员可访问的方式创建 AI 应用程序，而无需具备 AI 模型开发方面的深厚专业知识。通过利用提示和现成的 AI API 的强大功能，参与者将学习如何利用高级 AI 功能，而无需深入研究编码和机器学习的复杂性。这种方法使 AI 开发民主化，使从初学者到经验丰富的专业人士等各个技能水平的开发人员都可以将 AI 功能无缝集成到他们的项目中。
超出字面描述：理解和找到与人类意图一致的开放世界对象
大型语言模型（LLMS）在解决Comples开放域任务方面具有出色的功能，并以提示形式进行的综合指示和示威。但是，这些提示可能是冗长的，通常会组成数百条线和数千个托管，它们的设计通常需要人们的努力。最近的研究已在短提示中介绍了自动及时工程，通常由一个或几个句子组成。但是，由于其巨大的搜索空间，长提示的自动设计仍然是一个具有挑战性的问题。在此pa-per中，我们提出了一种名为“自动及时工程XPERT（APEX）的算法”，这是一种新型算法，可以自动改善长时间的提示。利用具有横梁搜索的贪婪算法提高效率，Apex Uti-Liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz extimive stripifimentive stripivine 在其搜索过程中显着提高了基于LLM的突变的有效性。 我们的结果表明，APEX在Big Banch中的八个任务中平均获得9.2％的准确性增益，并且具有各种模型的GSM8K的持续改进，突出了自动提示设计的重要性，以完全利用LLMS的功能。在其搜索过程中显着提高了基于LLM的突变的有效性。我们的结果表明，APEX在Big Banch中的八个任务中平均获得9.2％的准确性增益，并且具有各种模型的GSM8K的持续改进，突出了自动提示设计的重要性，以完全利用LLMS的功能。
生成AI-及时的工程课程，用于“ QA ...
社区“ I.课程概述本课程为QA社区的生成AI模型提供了有关及时工程的全面培训。参与者将获得深入的知识和实用技能，以创建有效的提示，优化模型输出并在软件测试过程的各个阶段应用生成的AI技术。II。 课程目标 - 了解生成AI和及时工程的基础。 - 开发技能以创建，测试和完善各种AI模型的提示。 - 学习优化及时性能的最佳实践。 - 探索在质量检查和测试中生成AI的现实应用。 - 在领先的AI工具和平台方面获得动手经验。 iii。 课程时间表当然！ 以下是QA和自动化测试人员的生成AI -AIR及时工程课程中每个主题的详细时间表。 此故障假设该课程总计40小时，通常以5周末（SAT-SUN）的密集计划或以兼职课程格式分布。 总持续时间：40小时，为5个密集的周末（星期六至8am至12pm，sun-上午8点至下午12点）第1章：QA 1.1中的生成AI介绍，什么是生成AI？ - 1小时 - 定义和概述（20分钟） - 历史上下文和进化（20分钟） - 质量检查测试人员的关键概念和术语（20分钟）1.2类型的生成AI模型 - 2小时 - 2小时的语言模型（40分钟）的语言模型（40分钟） - UI测试的图像生成模型（40分钟）II。课程目标 - 了解生成AI和及时工程的基础。- 开发技能以创建，测试和完善各种AI模型的提示。- 学习优化及时性能的最佳实践。- 探索在质量检查和测试中生成AI的现实应用。- 在领先的AI工具和平台方面获得动手经验。iii。课程时间表当然！以下是QA和自动化测试人员的生成AI -AIR及时工程课程中每个主题的详细时间表。此故障假设该课程总计40小时，通常以5周末（SAT-SUN）的密集计划或以兼职课程格式分布。总持续时间：40小时，为5个密集的周末（星期六至8am至12pm，sun-上午8点至下午12点）第1章：QA 1.1中的生成AI介绍，什么是生成AI？- 1小时 - 定义和概述（20分钟） - 历史上下文和进化（20分钟） - 质量检查测试人员的关键概念和术语（20分钟）1.2类型的生成AI模型 - 2小时 - 2小时的语言模型（40分钟）的语言模型（40分钟） - UI测试的图像生成模型（40分钟）
迅速在扩展中使用生成AI的工程原理
生成型AI（Genai）是一个新的人工智能类别，可以创建不同类型的内容，例如文本，图像，音频，代码，模拟和视频（Google，2023; Mollick＆Mollick，2023; Toner，2023）。它通过从现有数据中学习并使用该信息来生成新的原始内容（Gordon，2023; McKinsey＆Company，2023）来做到这一点。genai与只能对选择，组进行分类或进行选择的其他类型的AI不同。Genai系统的示例包括大语言模型ND图像，音频和代码生成器（Google，2023; Toner，2023）。几所大学正在制定政策，以指导Genai的道德使用（例如弗吉尼亚大学的生成AI教学工作组）。因此，扩展应采取措施来设想它如何负责任地和道德上利用Genai产生内容的能力。表1提供了各种Genai系统的示例，并描述了其功能。
人工智能提示面试准备
请记住：您可以使用生成式人工智能工具来帮助开发创意和集思广益。但是，提交的所有求职材料（包括简历、求职信等）都必须是您自己的，并且以您自己的声音呈现。请注意，这些程序生成的材料可能不准确、不完整、有偏见或存在其他问题，并且雇主通常可以判断材料是否由人工智能创建（通过检测软件、错误或从多个申请人那里收到相同的文件）。
ECE 659智能传感器和传感器网络
作为用于创建内容的下一代范式，AI生成的内容（AIGC），即，基于用户提示，通过生成AI（GAI）自动构成内容，最近引起了极大的关注和成功。With the ever- increasing power of GAI, especially the emer- gence of Pretrained Foundation Models (PFMs) that contain billions of parameters and prompt engineering methods (i.e., finding the best prompts for the given task), the application range of AIGC is rapidly expanding, covering various forms of information for human, systems, and networks, such as network designs, channel cod- ing, and optimization solutions.在本文中，我们介绍了移动边缘AI生成的所有内容的概念（AIGX）。具体来说，我们首先回顾了AIGX的构建块，从AIGC到AIGX的演变以及实用的AIGX应用。然后，我们提出了一个统一的移动边缘AIGX框架，该框架采用边缘设备提供PFM授权的AIGX服务，并通过及时的工程优化此类服务。更重要的是，我们证明了次序提示导致发电质量差，这会对用户满意度，边缘网络性能和资源利用产生不利影响。因此，我们进行了一个案例研究，展示了如何使用Chatgpt培训有效的及时优化器，并研究了及时工程在用户体验，发电质量和净工作绩效方面进行的改进。