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心理报告 职业规划篇

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LLM落地应用魔咒：Grammar结构化输出

AI实战系列 - Grammar结构化输出提升LLM落地 本期我们带你梳理如何通过 Grammar 实现结构化输出，解决大模型幻觉问题，提升 LLM 在实际应用中的稳定性和可控性。内容涵盖原理讲解、代码示例，并探讨了其局限性以及其他抗幻觉的手段。 欢迎在评论区交流你的看法！ 相关论文:  XGrammar: Flexible and Efficient Structured Generation Engine for Large Language Models : https://arxiv.org/abs/2411.15100 SGLang: Efficient Execution of Structured Language Model Programs : https://arxiv.org/abs/2312.07104 相关代码: 分院帽: https://github.com/foreverYoungGitHub/llm-sorting-hat

【麦麦0.7.0版本即将发布】一个颠覆AI语聊体验的智能体！

OpenAI首位投资人预测未来

人工智能+电子通信，能碰撞出怎样的火花？陈红胜教授讲述AI与通信技术深度融合的未来蓝图，探索智能通信新时代！

我好像发现了一个很牛的上故事型阅读课的思路！

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为什么别人的DeepSeek又快又准？

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用豆包生成游戏角色行走素材

-本视频仅提供行走素材生成思路，ai素材用于自用和参考

猜猜病，但是得的是神金病

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