🍅 點(diǎn)擊文末小卡片，免費(fèi)獲取軟件測(cè)試全套資料，資料在手，漲薪更快 01 控件的測(cè)試外觀操作 1）項(xiàng)目中的所有樹是否風(fēng)格一致 2）樹結(jié)構(gòu)的默認(rèn)狀態(tài)是怎樣的。比如默認(rèn)樹是否是展開，是展開幾級(jí)&#…

AutoGPT執(zhí)行模糊目標(biāo)時(shí)的澄清提問(wèn)機(jī)制 在智能體系統(tǒng)日益復(fù)雜的今天，我們常常會(huì)向AI提出類似“幫我制定一個(gè)學(xué)習(xí)計(jì)劃”這樣的高層目標(biāo)。這類指令聽起來(lái)簡(jiǎn)單，但對(duì)機(jī)器而言卻充滿歧義：學(xué)什么？多久完成？當(dāng)前水平如何&#…

語(yǔ)音交互多模態(tài)支持，LobeChat如何引領(lǐng)下一代聊天界面革新？ 在AI助手逐漸從“能對(duì)話”走向“懂場(chǎng)景”的今天，用戶對(duì)聊天界面的期待早已超越了簡(jiǎn)單的文本問(wèn)答。我們不再滿足于復(fù)制粘貼問(wèn)題、逐字敲擊輸入——而是希望像與真人交談一樣&#xff…

在大語(yǔ)言模型（LLM）快速發(fā)展的今天，如何讓通用的預(yù)訓(xùn)練模型適應(yīng)特定領(lǐng)域和任務(wù)成為了關(guān)鍵挑戰(zhàn)。微調(diào)技術(shù)正是解決這一挑戰(zhàn)的核心手段。本文將詳細(xì)介紹五種主流的大模型微調(diào)方法：**全量微調(diào)、Adapter、LoRA/QLoRA和前綴微調(diào)&#xf…

Miniconda環(huán)境下安裝PyTorch GPU版的完整流程 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開發(fā)中，最讓人頭疼的往往不是模型設(shè)計(jì)本身，而是環(huán)境配置——明明代碼沒(méi)問(wèn)題，卻因?yàn)镃UDA版本不匹配、驅(qū)動(dòng)缺失或包沖突導(dǎo)致torch.cuda.is_available()返回False。這種“在我機(jī)器上能…

AutoGPT能否用于新聞?wù)?amp;#xff1f;媒體行業(yè)應(yīng)用前景 在信息洪流席卷每一個(gè)角落的今天，媒體機(jī)構(gòu)每天面對(duì)的是成千上萬(wàn)條來(lái)自全球各地的新聞源。傳統(tǒng)編輯團(tuán)隊(duì)即便全天候輪班，也難以實(shí)時(shí)捕捉、篩選并整合關(guān)鍵事件。更棘手的是，讀者對(duì)“快…

一、大數(shù)據(jù)量下的數(shù)據(jù)庫(kù)挑戰(zhàn)隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，越來(lái)越多的企業(yè)開始考慮將原有的Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)遷移到國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)。然而，在大數(shù)據(jù)量場(chǎng)景下，尤其是PB級(jí)數(shù)據(jù)，遷移過(guò)程中的故障響應(yīng)時(shí)間成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)在…

Windows與UNIX腳本編程及監(jiān)控工具全解析 1. 資源狀態(tài)檢查腳本分析 在進(jìn)行系統(tǒng)監(jiān)控時(shí)，我們常常需要檢查資源的狀態(tài)。以下是一段用于檢查資源是否處于在線狀態(tài)的Perl腳本： #are any resources in any state other than online? for ($i=0;$i<$max; ++$i){if($collectio…