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“沉睡数千年,一醒惊天下”,青铜神树、青铜立人像、金杖……沉睡的三星堆自出土之后,带着令人着迷的文化谜团吸引着大量考古学家和游客涌入,他们带着对古蜀文明和宗教仪式的好奇来到三星堆博物馆,一步步探索揭秘…… 腾讯探元计划2023的第三个场景共建项目就与这个“探索”有关,项目共建团队通过数字IP形象“蜀堆堆”来和游客进行互动,过程中优化和丰富游客的文化体验,创造游客和三星堆之间的“专属记忆”。

48 Technology lddgo Shared on 2024-04-26

美国NAB大会透视:生成式AI、软件定义、XR、创作者经济等十大趋势

34 Technology lddgo Shared on 2024-04-26

电商供应链的系统建设一般偏向于数据管理类型,但此类系统建设有一个很明显的问题就是前后端开发的沟通成本较高(相对研发成本而言),特别是一些简单加减字段的诉求沟通成本甚至达到 50% 以上,如何将这部分沟通成本降低下来,并保证高质量的交付成为目前亟待解决的问题。

49 Technology lddgo Shared on 2024-04-26

曲线救国:通过 OrbStack 在 Apple Silicon 平台搭建 K3s x86 集群

40 Technology lddgo Shared on 2024-04-26

借助CSS has实现打开弹窗时自动锁定滚动

49 Technology lddgo Shared on 2024-04-25

领域模型脱胎于通用大模型,两者有相似之处,但通用大模型在训练时使用的是通识数据集,缺少领域知识,导致企业在应用过程中会发现一些问题。比如,如果我们要做一个滴普科技的智能问答机器人,但通用大模型并没有学习到滴普科技的各种产品信息,缺少先验知识。 目前这个问题有两种解决途径,一种是 RAG,通过外挂知识库来弥补通用大模型缺乏领域知识或知识更新较慢的问题;另一种是构建领域大模型,即在通用大模型的基础上使用领域数据集进行微调,使其能够识别或记住领域知识,以更好地为企业服务。 本文将分享滴普科技在服务客户过程中积累下来的领域大模型构建指南。

44 Technology lddgo Shared on 2024-04-25

在AI领域,大模型的发展正以前所未有的速度推进技术的边界。 北京时间4月19日凌晨,Meta在官网上官宣了Llama-3,作为继Llama-1、Llama-2和Code-Llama之后的第三代模型,Llama-3在多个基准测试中实现了全面领先,性能优于业界同类最先进的模型。 纵观Llama系列模型,从版本1到3,展示了大规模预训练语言模型的演进及其在实际应用中的显著潜力。这些模型不仅在技术上不断刷新纪录,更在商业和学术界产生了深远的影响。因此,对Llama模型不同版本之间的系统对比,不仅可以揭示技术进步的具体细节,也能帮助我们理解这些高级模型如何解决现实世界的复杂问题。

46 Technology lddgo Shared on 2024-04-25

在现代设计中,动效图在APP的UI界面中所起到的作用无疑是显著的。相比于静态的界面,动效更符合人类的自然认知体系,它有效地降低了用户的认知负载,UI动效俨然已经成为了不可或缺的一部分。 那么在开发过程中,当遇到UI提供的动态物料满足不了内存以及效果的要求时,我们程序员就不得不通过代码自己去实现效果,这就引出了我们今天要实现的这个旋转变色圆角三角形。当时接到需求的时候,我也以为只要UI同学提供物料即可,但是实验的时候发现如果想呈现动效效果好一点的话,在不同的手机上可能会发生丢帧,OOM以及图形的严重锯齿化等一系列问题,最后实现这个效果的重任就落到了我们程序员的头上(很头大)。 记得当时为了实现这个动画效果,也是发挥了我尘封已久的初中数学知识,还有朋友的帮忙,才能顺利完成开发任务。所以虽然时间过去了很久,依然想做个记录,供大家参考探讨!废话说完终于要进入正题了,大家可以看一下这个UI动效

39 Technology lddgo Shared on 2024-04-25

持续交付基金会[1](Continuous Delivery Foundation,简称 CDF)前几天发布了最新的一期的 CICD 趋势报告。这份报告中的调查结果基于 SlashData 过去 8 次的调查数据,这些调查在 2020 年 Q3 度到 2024 年 Q1 的三年半时间里覆盖了全球超过 150,000 名受访者。 本文是针对部分结果的解读,结果数据来自官方的报告,解读的部分纯属个人观点。有兴趣的可以查看 完整的报告[2]。

38 Technology lddgo Shared on 2024-04-25

2023年以来,LLM 变成了相当炙手可热的话题,以 ChatGPT 为代表的 LLM 的出现,让人们看到了无限的可能性。ChatGPT能写作,能翻译,能创作诗歌和故事,甚至能一定程度上做一些高度专业化的工作,比如法律服务和医疗诊断咨询。然而,正如任何新技术一样,LLM 也带来了新的挑战和问题。我们如何确保它们的安全性,如何防止它们被用于不良目的?这些都是亟待解决的问题。 在本文中,无恒实验室以应用安全工程师的视角,汇总梳理有关 LLM 的原理和基础知识,以赋能安全工程师为后续新型使用 LLM 的产品的信息安全保驾护航。

30 Technology lddgo Shared on 2024-04-25