【导读】随着人工智能的快速发展，代码大模型逐渐成为软件工程领域的研究热点。代码大模型利用大量数据进行训练，可以在很大程度上提高开发人员的工作效率，降低开发成本。本文作者对代码大模型在软件工程领域的应用前景进行了深入探索，并带来了落地及产品的标品化建设经验。本文出自

接口？我们有大量的接口主要是为了方便基础算法层获取模型信息，适配不同硬件模型差异，比如瑞芯微、爱芯、全志等的硬件类型、数据排布、输入图像格式、输出数据类型等都有差异。对于基础算法层拿到底层硬件给的

【导读】大模型技术更新层出不穷，但对于众多企业及开发者而言，更为关键的命题则是如何进行应用落地，实现真正的智能化转型。本文系统且深入地探讨了大模型在企业应用中的关键环节和技术要点。从构建高质量的专属数据集、选择适宜的微调策略，到

等先进基础模型，基础模型的能力可能是整个领域往前走的一大阻碍，这限制了技术的普及与自主可控性。难点二：上述方案在调优上比较困难，容易牵一发动全身，难以快速迭代；难点三：长上下文依赖和多轮次复杂

技术，其次是软件测试。而在软件开发中，又以编码辅助、代码沟通为最高频的使用需求。汪晟杰从代码大模型的秩序性、逻辑性和上下文感知性这三个特点切入，提出可结合工程方式，辅助来让大模型更好的懂工程，即利用

算力，支撑大模型继续奔跑，实现全面赋能软件开发。”高峰对话：软件开发智能化新范式主会的精彩演讲令人意犹未尽，而在上午最后的圆桌对话环节中，华为编程语言首席专家、仓颉首席架构师冯新宇，CSDN

【导读】具身智能将人工智能集成到机器人等物理实体中，使它们能够感知、学习并动态地与环境互动。这种能力使这些机器人能够在社会中有效地提供商品和服务。在本文中，作者将互联网行业的数据价值与具身智能中的数据价值进行比较，以估算具身智能数据的潜在价值。此外，还探讨了具身智能发展中由数据瓶颈引发的重大挑战，并研究了旨在克服这些障碍的创新数据采集和生成技术。作者

【导读】具身智能将人工智能集成到机器人等物理实体中，使它们能够感知、学习并动态地与环境互动。这种能力使这些机器人能够在社会中有效地提供商品和服务。在本文中，作者将互联网行业的数据价值与具身智能中的数据价值进行比较，以估算具身智能数据的潜在价值。此外，还探讨了具身智能发展中由数据瓶颈引发的重大挑战，并研究了旨在克服这些障碍的创新数据采集和生成技术。作者

一样。个人而言，我对层出不穷的专用编程语言持保留态度，它们相较于通用语言仅实现了细微改进。现实便是如此。我认为，精通一门语言，并在必要时能快速掌握并运用一门新语言，是一种必要的能力。即便我个人不涉足

GPT-4，后者输出的文字再经由③一个较“简单”的文字转语音（TTS）模型得到语音输出。多种腔调的表现力方面主要由③实现，市面很多产品都可以做到，本文不做赘述。此处先关注延迟问题。Voice

GPT-4，后者输出的文字再经由③一个较“简单”的文字转语音（TTS）模型得到语音输出。多种腔调的表现力方面主要由③实现，市面很多产品都可以做到，本文不做赘述。此处先关注延迟问题。Voice

系统交互的虚拟环境来生成交互数据。最近的研究进展已经分别满足了这三个原则，但我们还没有看到一个功能完善的商业系统将所有三个部分都整合在一起。当这样的系统准备就绪时，一个迫在眉睫的挑战就是教会

【导读】在当今软件开发和科学研究领域，项目的复杂性日益增加，提升研发效率已成为行业迫切需求。本文深入探讨了大模型技术在研发效率提升方面的应用与实践，以实战摸索的方式，真实揭示了大模型究竟能够如何助力企业实现数智化转型。本文精选自《新程序员

【导读】机器人应用，因其充满变化的应用场景与复杂的任务需求，其对定制化芯片的要求，一直是领域内难以被攻克的一个难题。本文详细阐述和讨论了为机器人应用定制芯片的困难所在、解决思路，并更进一步，介绍了可能给机器人产业带来改观的芯片自动生成问题。本文精选自《新程序员

是否都有良好的框架支持？对于企业提示词和传统代码结合是否有很好的支持？是否可以对接不同的商业应用场景？Semantic

Report中，详细展示了在各类型考试中的成绩，以及在MMLU、HellaSwag、ARC、WinoGrande、HumanEval、DROP等学术基准中的表现。GPT-4

模型，然后提供规范，定义输入和输出端口以及任何需要的进一步细节，并进一步询问大模型“我将如何写一个设计，以满足这些规格？”与此同时，研究人员还直接让大模型生成测试台的设计：你能为这个设计编写一个

6月15日，“中国软件杯”大学生软件设计大赛组委会携手中国移动云能力中心走进华南师范大学，贯彻落实以赛促教、以赛促学方针，推动产教深度融合，帮助参赛学子在了解产业发展趋势的基础上，深入理解赛题，提高作品质量。华南师范大学软件学院是广东省首批省级示范性软件学院之一，是国家示范性软件学院联盟成员。学院现有在读全日制本科生和硕士研究生2012人。学院师资力量雄厚，具有博士学位教师占比达到70%以上。软件工程专业是广东省重点专业，2019年通过IEET国际教育认证，是国家教育部首批“国家一流本科专业”建设点；现有国家级一流本科课程3门，省级一流本科课程6门。2021年获批教育部-华为“智能基座”产教融合项目9项。2022年获批广东省智能软件示范性产业学院。同时，学院是教育部产学协同育人项目研发基地、广东省产学研用协同培养卓越软件工程师基地，现有广东省“互联网+教育”云服务工程技术研究中心、广东省“软件工程专业核心课程群”教学团队等教学科研平台。华南师范大学软件学院院长

Pre-Matching论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.13076代码地址：https://github.com/tgxs002/CORACORA[6]已被收录于

本文经授权转自公众号腾讯科技（ID:qqtech）2023年6月9日的北京智源大会上开幕式上，机器学习三巨头之一杨立昆（Yann

月推出了一个虚拟活动，由斯坦福大学人工智能专家李飞飞和来自教科文组织、世卫组织和世界银行的代表会谈。遗憾的是，该项目未能落地，大约一年后被取消。后来，Stability

年高考作文题目火热出炉，其中全国甲卷作文题引人深思：人们因技术发展得以更好地掌控时间，但也有人因此成了时间的仆人。身处技术圈的我们，对于这句话可能有很多话想说。而对于这个话题，CSDN

第二届“移动云杯”算力网络应用创新大赛已经启动你是否对赛题还有很多问号？那么，下面跟着我们一起来看下今日剧透之高校赛道-法律科技创新子赛道赛道介绍：本赛道面向全国高校大学生，共分为”软件杯“直推子赛道、法律科技创新子赛道、算网调度应用子赛道和九天应用子赛道，旨在挖掘算力网络时代的优秀人才，采取算法加应用创意赛的方式，推动高校人才创新培养，助力中国移动数字化转型发展。赛题介绍：高校赛道-法律科技创新子赛道赛题题目：法律文书中的敏感关系识别题目背景：信息抽取是自然语言处理的基础任务之一，信息抽取可以辅助司法办案人员高效阅卷、快速厘清案件信息，同时也可以为知识图谱构建、相似案例推荐、自动量刑建议等法律智能技术提供研究基础。比赛任务：本次任务聚焦法律文本中的敏感人物关系抽取，其中实体类型为涉案人物，参赛队伍需要识别出文本中的实体关系三元组，并按照规定格式返回结果。例如文本“5、证人王某乙（王某甲之子）证言”，参赛队伍需要利用模型和算法，对输入文本进行分析，识别其中包含的实体(“王某乙”和“王某甲”)，同时判断人名实体之间的关系类别：亲子女。赛题说明：为降低比赛难度，比赛任务中人名识别功能参赛选手可调用移动九天的命名实体识别或使用开源实现；关系识别功能需自己实现。参赛选手提交的模型应包含所有功能模块，不允许通过网络调用其他外部服务，否则视为违规并取消比赛成绩。数据说明：本任务所使用的数据集来自于裁判文书网公开的裁判文书。`label.txt`为标签文件，每行是一个关系类别`train.txt`为训练集，包含若干条数据，每条数据的字段信息如下:

开发者已经看到了真正的风险，如偏见、公平、不准确等，并正在努力解决这些问题。但不切实际的炒作，分散了人们对问题的注意力。”不过，也有人指出，尽管这只是假设，但它依旧提出了一种可能：“目前，AI

6月5日下午，中国移动云能力中心携手西交利物浦大学共同举办的校企行活动圆满结束。本次活动旨在推动高校与企业加强产学研合作，最大程度发挥高校作为人才培养主力军和企业作为创新主体的协同效应，建立校企间合作共建关系，充分开发大学生的智力资源，实现大学生管理理论与实践的对接。当前，移动云持续输出高素质应用型人才，加码推动高校政企“产-学-研-用”育人模式创新实践，自下而上调动整合资源，进而实现更快更好的产学对接。移动云上拥有丰富的人工智能API能力、算力资源及良好的编程环境，九天深度学习平台也已与全国近百所高校建立起深度合作关系，能够有效助力我国高校的科研创新与人才培养。西交利物浦大学人工智能与先进计算学院由处于人工智能和计算发展前沿的龙头企业参与创建，学院拥有与人工智能行业技术研发紧密相关的稳健商业发展战略。作为学院各项工作的核心，教学人员与企业伙伴密切合作，共同开发专注于应用型人工智能解决方案和商业化机会的学术课程与研究项目，通过行业实践让学生深入了解人工智能行业技术与创新创业精神，并确保学生为个人职业发展做好充分准备。移动云开发者社区作为移动云的技术生态窗口，为广大开发者用户提供技术交流和能力输出的平台，为用户提供丰富的平台能力支撑和全流程的社区服务体验，做为开发者的价值培育者、价值整合者和价值放大者，帮助开发者在移动云平台快速实现技术变现。移动云开发者社区负责人刘邵星表示，2022年移动云首次探索并参与教育部“产学合作协同育人”项目，充分发挥自身优势,通过深化产教融合,积极与高校达成合作,实现学科共建、人才培养。未来3年,移动云将持续探索多渠道合作,立足深耕云平台能力,积极致力于培养更多高水平技术人才。在本次活动上，中国移动云能力中心

不理解其输出的真实世界影响。它无法考虑到决策中涉及的所有人类方面，如情绪，道德或个人价值观。因此，虽然它可以是头脑风暴或探索想法的有用工具，但人类应始终做出最后的决定。对于

Altman）以及其他20多位开发者，共同探讨了人工智能的未来。奥特曼非常坦率地分享了OpenAI未来两年的产品路线图，还谈到OpenAI的使命以及人工智能的社会影响等问题。图源：Sam

Android）中使用了这种模式。通过拥有创新发生的平台，谷歌巩固了自己作为思想领袖和方向制定者的地位，并赢得了塑造超越自身思想叙述的能力。我们控制模型越严格，就会使开放性替代方案更具吸引力。谷歌和

ChatGPT掀起的NLP大语言模型热浪，不仅将各家科技巨头和独角兽们推向风口浪尖，在它背后的神经网络也被纷纷热议。但实际上，除了神经网络之外，知识图谱在AI的发展历程中也被寄予厚望。自然语言处理是如何伴随人工智能各个流派不断发展、沉淀，直至爆发的？本文作者将带来他的思考。作者

其神经网络的权重与目前世界上的文字一样多。但在某种程度上，似乎仍然很难相信，语言的所有丰富性和它可以谈论的东西可以被封装在这样一个有限的系统中。这其中的部分原因无疑是反映了一个无处不在的现象（这在第

LaMDA）的基本网络架构，都来自Google于2017年发布的变换器网络（Transformer）的解码器。另外，目前未有消息详细介绍Bard是否用到了人类反馈强化学习（Reinforcement

ascending=False).head()output用Polars来读取操作文件下面我们用Polars模块来读取并操作文件，看看所需要的多久的时间，代码如下%%time

随着科技创新的持续发展，技术不断迭代，新兴技术层出不穷，作为开发者的你也许正在经历这样的困惑：技术晋升到达一定瓶颈，参考系越来越少；业内的技术交流大多数在做宽泛的科普，对个人提升作用越来越小；技术广度的拓展和技术深度的挖掘两者难以抉择；技术圈子局限于自身领域，想要扩展无合适门路；市场竞争愈发激烈，不想在人才博弈战中落入下风。面对种种困惑与挑战，技术人如何破局？CSDN

'reward'))3、运行结果各个部分都完成之后就可以组合在一起训练模型了，流程和用CARLA差不多，就不细说了。初始化环境（DQN的类加进去就行了）：import

可以根据自然语言字幕对现有图像进行编辑。用户可以从现有图片开始，选择一个区域，然后告诉模型对其进行编辑。并且可以在考虑阴影、反射和纹理的同时添加和删除元素。如下图所示，左边是原始图像，右边是

流程控制案例：根据用户输入的分数判断成绩，低于50分时提示“你的分数低于50分”，5059分时提示“你的分数在60分左右”，大于等于60分为及格，8090分为优秀，大于90分为非常优秀。s

中的费用报销流程审批结束后，系统会根据年月自动接收到对应的门类下，而与该报销相关的记账凭证、单据、电子发票等以版式文件形式存入档案系统。如此一来，原本分散在

self.select_vcn)self.tk_tts_file=tk.Label(self.root,text='生成文件名')self.b1=tk.Button(self.root,

文件，可以从下拉菜单中选择文件。按文件路径添加文件：这将仅添加该特定文件。如下图所示如果你看下面的单元格，你会发现Python等效的代码导入一个数据集使用pandas已经生成了适当的注释!这就是

日，谷歌已经开始拒绝所有俄罗斯公司的认证项目，原因是：美国出口法禁止向俄罗斯提供服务，以及向俄罗斯出口、再出口或转让源自美国的软件和技术。”（注：Eldar

Net(HRNet)来进行人体关节点检测，该模型通过在高分辨率特征图主网络逐渐并行加入低分辨率特征图子网络，不同网络实现多尺度融合与特征提取实现的，所以在目前的通用数据集上取得了较好的结果。1.1

)output往期回顾资讯留不住客户？从你的系统找原因资讯Nginx宣布在俄罗斯禁止贡献技术学会用Opencv做贪吃蛇游戏技术一行Python代码能干嘛？来看！分享点收藏点点赞点在看

主要服务于企业内部的销售、营销、服务流程，这就导致营销流程和客户之间是割裂的状态，所有的信息流转到企业防火墙以内，变成了点对点的纸质文件传递、邮件或是碎片化的聊天信息。由此，数字化时代赋予了

cv2.waitKey(1)donut.png部分代码解释说明imgMain

来源丨Python小二写出来的效果图就是这样了：下面就更新一下全部的代码吧~还是老样子先定义import

轮融资。该轮融资由上海国盛资本、五源资本、中银国际旗下渤海中盛基金联合领投，建银国际、前海母基金、等九家机构联合参投。在宣布该轮融资的同时，摩尔线程同时宣布其首颗全功能

联合多家企业，全新推出《企业数字化之路》系列专栏，着眼于认知、管理、运营经营、决策等数字化转型场景，赋能产业变革、降本增效。推荐阅读：建立数字化、学习型人事平台，HR

'type']).size()分组之后再做筛选在Pandas当中是在进行了groupby()之后调用filter()方法，而在SQL当中则是调用HAVING方法，代码如下##

从「支持员工」、「保护客户、服务和运营」、「提供更高的保护和援助」三个层面，展开了支持、合作以及限制等活动。其中，在「保护客户、服务和运营」维度，F5

y)将整个图像获取、分割的部分封装成一个库，随时调用就OK啦~在笔者的实现中，我们将这一部分封装成了imageProcess.py，其中函数get_frame()用于完成上述的图像获取、分割过程。-