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共 7748 條

使用代理混合搜索讓你的RAG應(yīng)用程序成為智能化“助手”

我們?cè)谶@里將介紹一種更好的方法：代理混合搜索。通過(guò)使用結(jié)構(gòu)化元數(shù)據(jù)并讓大語(yǔ)言模型（LLM）為每個(gè)查詢(xún)選擇最佳檢索操作，你就可以將RAG應(yīng)用程序變成真正智能化的助手。

2024-12-27 07:57:50

大語(yǔ)言模型 LLM RAG

人工智能中的智能體內(nèi)存：持久內(nèi)存是如何重新定義大語(yǔ)言模型應(yīng)用程序的

人工智能（AI）?從根本上改變了我們的生活、工作以及通信方式。GPT-4、BERT、Llama?等大語(yǔ)言模型（LLM）?在對(duì)話(huà)式人工智能方面取得了顯著進(jìn)步，不但響應(yīng)迅速，而且做到了擬人化。即便如此，這些系統(tǒng)仍然普遍存在一個(gè)致命缺陷，那就是無(wú)法在單個(gè)會(huì)話(huà)之外保留上下文信息。

2024-12-26 08:00:00

人工智能大語(yǔ)言模型持久內(nèi)存

CFO應(yīng)該理性擁抱Gen-AI

CFO打破人工智能傳統(tǒng)方法的首要原因是他們?cè)谄髽I(yè)中所扮演角色的擴(kuò)展。在最近的一項(xiàng)研究中，85%的首席財(cái)務(wù)官表示，他們希望在制定業(yè)務(wù)戰(zhàn)略方面發(fā)揮更重要的作用。

2024-12-25 08:09:37

生成式人工智能 CFO Gen-AI

設(shè)置機(jī)器學(xué)習(xí)管道的初學(xué)者指南

本文將向你介紹什么是機(jī)器學(xué)習(xí)管道，以及如何根據(jù)開(kāi)發(fā)者的需求，創(chuàng)建出ML管道。

2024-12-25 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)ML管道人工智能

使用LLaMA 3.1、Firebase和Node.js，構(gòu)建一個(gè)音控的智能廚房應(yīng)用程序

我在本教程中將介紹從設(shè)置Firebase、配置LLaMA以操控語(yǔ)音命令到實(shí)時(shí)存儲(chǔ)和管理購(gòu)物清單的整個(gè)過(guò)程。

2024-12-24 08:12:59

LLaMA 語(yǔ)言模型 Node.js

視頻推薦中的時(shí)長(zhǎng)偏見(jiàn)：公平內(nèi)容排名的完整指南

本文將探索解決時(shí)長(zhǎng)偏見(jiàn)的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐策略，以創(chuàng)建平衡、公平和有效的推薦系統(tǒng)。

2024-12-24 08:00:00

時(shí)長(zhǎng)偏見(jiàn)視頻推薦多目標(biāo)優(yōu)化

剖析BadGPT-40背后的真相：一個(gè)從GPT模型中移除護(hù)欄的模型

在本文中，我們將剖析BadGPT-40背后的真相：該團(tuán)隊(duì)做了什么，他們是如何做的，以及為什么它很重要。對(duì)于那些認(rèn)為官方護(hù)欄能保證模型安全的人來(lái)說(shuō)，這將是一個(gè)警世故事。

2024-12-23 12:52:29

BadGPT-40 GPT 模型

如何優(yōu)化大型語(yǔ)言模型（LLM）的分塊策略

本文將更深入地探討LLM不同的分塊方法及其策略，以及它們?cè)跒楝F(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用程序優(yōu)化LLM中的作用。

2024-12-23 08:03:13

LLM 大型語(yǔ)言模型 RAG

如何使用 Gemini API 構(gòu)建視頻字幕生成器

在本教程中，你將使用 Google 的 Gemini API 構(gòu)建人工智能驅(qū)動(dòng)的字幕生成器。我們將創(chuàng)建一個(gè)名為“AI-Subtitle-Generator”的項(xiàng)目，該項(xiàng)目的前端使用 React，后端使用 Express。準(zhǔn)備好了嗎？讓我們馬上出發(fā)吧！

2024-12-23 08:00:00

人工智能 Gemini API API 密鑰

推進(jìn)可解釋性自然語(yǔ)言生成（NLG）：技術(shù)、挑戰(zhàn)和應(yīng)用

本文探討了增強(qiáng)NLG系統(tǒng)透明度的實(shí)用技術(shù)和工具，提供了詳細(xì)的代碼片段和逐步的解釋?zhuān)灾笇?dǎo)開(kāi)發(fā)人員理解和改進(jìn)模型行為。要點(diǎn)包括注意力可視化、可控生成、特征歸因以及將可解釋性集成到工作流中。

2024-12-20 08:07:45

NLG 自然語(yǔ)言生成人工智能

Meta AI的COCONUT：無(wú)需語(yǔ)言即可思考的AI方法

當(dāng)研究人員首次發(fā)現(xiàn)大型語(yǔ)言模型（LLMS）可以通過(guò)思維鏈提示一步一步地“思考”時(shí)，這是一個(gè)突破性的時(shí)刻！我們終于可以窺視這些黑盒子的推理過(guò)程了。

2024-12-20 08:00:00

人工智能大型語(yǔ)言模型 COCONUT

LangChain Runnable架構(gòu)實(shí)戰(zhàn)解析

本文將帶你深入了解LangChain框架背后的基礎(chǔ)架構(gòu)并提供基本實(shí)戰(zhàn)代碼，以及開(kāi)發(fā)復(fù)雜的基于AI代理系統(tǒng)時(shí)直接可用的通用代碼。

2024-12-19 08:00:00

人工智能 LLM LangChain

大規(guī)模情感分析：將NLP應(yīng)用于多語(yǔ)言和特定領(lǐng)域的文本

在本文中，我們將探討大規(guī)模情感分析對(duì)于分析多語(yǔ)言和特定領(lǐng)域大量文本數(shù)據(jù)的重要性，以及它如何使企業(yè)和研究人員能夠跨越全球市場(chǎng)和行業(yè)特定背景，揭示對(duì)客戶(hù)情感、市場(chǎng)趨勢(shì)和用戶(hù)體驗(yàn)的實(shí)時(shí)洞察。

2024-12-19 07:58:53

深度學(xué)習(xí)NLP 自然語(yǔ)言處理

生成式人工智能如何改變軟件開(kāi)發(fā)

采用人工智能編碼助手可以將軟件開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的效率提高40%，其中包括代碼審查至調(diào)試的過(guò)程，同時(shí)可以有效應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的挑戰(zhàn)并遵循最佳實(shí)踐。

2024-12-18 08:11:52

人工智能軟件開(kāi)發(fā)內(nèi)存泄漏

新手為開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)力量的路徑總結(jié)

最近，我參加了一場(chǎng)開(kāi)源峰會(huì)，并被一個(gè)意外的發(fā)現(xiàn)所震撼。在一場(chǎng)關(guān)于社區(qū)貢獻(xiàn)的小組討論中，主持人向在場(chǎng)觀眾提出了一個(gè)問(wèn)題：“在場(chǎng)的各位中，有多少人曾經(jīng)為開(kāi)源項(xiàng)目做出過(guò)貢獻(xiàn)？” 只有少數(shù)人舉起手。令人驚訝的是，盡管現(xiàn)場(chǎng)充滿(mǎn)了對(duì)開(kāi)源的熱情，但許多參會(huì)者似乎對(duì)于如何邁出貢獻(xiàn)開(kāi)源項(xiàng)目的第一步仍感到迷茫和不確定。

2024-12-18 08:00:00

開(kāi)源峰會(huì)開(kāi)源開(kāi)發(fā)

本地構(gòu)建Llama 3.2-Vision多模態(tài)LLM聊天應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

在本文中，我們將學(xué)習(xí)如何使用開(kāi)源Llama3.2-Vision模型與我們提供的圖像聊天，其間你會(huì)驚嘆于該模型的OCR、圖像理解和推理能力。示例工程的所有代碼都將方便地提供在一個(gè)Colab筆記本文件中。

2024-12-17 08:05:34

大型語(yǔ)言模型 MetaAI LLM

2025年幫助Web開(kāi)發(fā)人員脫穎而出的五個(gè)技術(shù)趨勢(shì)

這五個(gè)Web技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)（不包括AI）將幫助你在新的一年里從開(kāi)發(fā)人員當(dāng)中脫穎而出。

2024-12-17 08:00:00

Web開(kāi)發(fā)人工智能 Vanilla JS

基于CNN＋PyTorch實(shí)現(xiàn)視覺(jué)檢測(cè)分類(lèi)

在本文中，我們開(kāi)發(fā)了一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），用于汽車(chē)電子行業(yè)的視覺(jué)檢測(cè)分類(lèi)任務(wù)。在此過(guò)程中，我們深入研究了卷積層的概念和相關(guān)數(shù)學(xué)知識(shí)，并研究了CNN實(shí)際看到的內(nèi)容以及圖像的哪些部分導(dǎo)致它們做出決策。

2024-12-16 08:06:42

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN PyTorch

Snowflake?vs. Databricks：如何選擇合適的數(shù)據(jù)平臺(tái)

Snowflake是管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和SQL分析的理想選擇，而Databricks則適用于數(shù)據(jù)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)和實(shí)時(shí)分析。

2024-12-16 08:00:00

Snowflake 數(shù)據(jù)平臺(tái)

基于LangChain和云原生向量數(shù)據(jù)庫(kù)Milvus開(kāi)發(fā)混合搜索AI程序

在本文中，我們首先簡(jiǎn)要介紹密集嵌入和稀疏嵌入之間的區(qū)別，然后分析如何使用混合搜索來(lái)利用這兩種嵌入技術(shù)。然后，我們還將提供關(guān)鍵部分的源代碼分析，以演示如何在langchain-milvus中使用這些新功能。

2024-12-13 08:32:28

向量數(shù)據(jù)庫(kù)云原生 LangChain

為什么ETL和AI不是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，而是數(shù)據(jù)未來(lái)的合作伙伴

支撐數(shù)據(jù)處理數(shù)十年的ETL框架終將被AI取代？也許未必！

2024-12-13 08:00:00

人工智能 ETL 大模型

如何在安卓手機(jī)上本地安裝和運(yùn)行LLM?

本文將解釋在安卓手機(jī)上本地運(yùn)行LLM的重要性，并提供了使用MLC Chat應(yīng)用程序安裝和運(yùn)行LLM的逐步教程。

2024-12-12 08:26:50

AI模型 LLM 大語(yǔ)言模型

詳解現(xiàn)代開(kāi)發(fā)框架：面向開(kāi)發(fā)人員和技術(shù)決策者的必備指南

作為一名有著20多年經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)人員，我親眼目睹了選擇合適的框架對(duì)一個(gè)項(xiàng)目的成敗有著怎樣的影響?！翱蚣堋边@個(gè)術(shù)語(yǔ)的涵蓋范圍已經(jīng)變得如此之廣，以至于它常常被誤解。

2024-12-12 08:00:00

開(kāi)發(fā)框架

時(shí)間序列模型的演變：人工智能引領(lǐng)新的預(yù)測(cè)時(shí)代

機(jī)器學(xué)習(xí)方法在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的作用首次在M4和M5預(yù)測(cè)競(jìng)賽中得到了突出體現(xiàn)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型在這類(lèi)競(jìng)賽中的表現(xiàn)首次顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法。

2024-12-11 08:17:30

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能

漏洞管理的實(shí)用方法：建立有效的管道

本文提供了一種構(gòu)建和自動(dòng)化漏洞管理管道的實(shí)用方法，以最大限度提升漏洞管理效率。

2024-12-11 08:00:00

漏洞安全開(kāi)發(fā)

用有限的預(yù)算構(gòu)建AI應(yīng)用程序

本教程的內(nèi)容技術(shù)性不是很強(qiáng)；為了充分利用AI，你要有Python編程和Web開(kāi)發(fā)方面的知識(shí)。本教程中的代碼片段使用Python、JavaScript、HTML5和CSS3來(lái)編寫(xiě)。

2024-12-10 08:01:38

自然語(yǔ)言處理 AI 人工智能

在PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測(cè)性容量規(guī)劃

本文將探討如何將長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于預(yù)測(cè)PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的資源消耗，這種方法有助于防止瓶頸，并提高效率。

2024-12-10 08:00:00

PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)機(jī)器學(xué)習(xí)

五款小型多模態(tài)AI模型及其功能

隨著人們對(duì)能夠同時(shí)處理不同類(lèi)型數(shù)據(jù)（圖像、文本、音頻和視頻）的多模態(tài)人工智能系統(tǒng)的興趣日益濃厚，這些多功能工具的小型版本也隨之增加。下面，我們將介紹最近受到廣泛關(guān)注的5款小型多模態(tài)AI工具。

2024-12-09 08:15:43

大型語(yǔ)言模型 LLM 人工智能

構(gòu)建易于擴(kuò)展的數(shù)據(jù)管道的五個(gè)要點(diǎn)?

數(shù)據(jù)管道就是將數(shù)據(jù)從一個(gè)位置傳輸?shù)搅硪粋€(gè)位置的一系列過(guò)程，常常在此過(guò)程中改變數(shù)據(jù)。

2024-12-09 08:00:00

數(shù)據(jù)管道數(shù)據(jù)處理

多模態(tài)RAG構(gòu)建指南：為AI系統(tǒng)提供更多可能性

在這篇文章中，我們將討論開(kāi)發(fā)人員如何使用Milvus構(gòu)建他們自己的多模態(tài)RAG系統(tǒng)。我們還將引導(dǎo)你構(gòu)建這樣一個(gè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以處理文本和圖像數(shù)據(jù)，特別是執(zhí)行相似性搜索，并利用語(yǔ)言模型來(lái)優(yōu)化輸出。?

2024-12-06 08:20:26

多模態(tài)RAG ?向量數(shù)據(jù)庫(kù)人工智能

面向新手的Docker與容器基礎(chǔ)介紹

在現(xiàn)代軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，效率和一致性是不可或缺的重要因素。開(kāi)發(fā)人員和運(yùn)維團(tuán)隊(duì)迫切需要一種能夠助力他們跨越不同環(huán)境，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的無(wú)縫管理、部署與運(yùn)行的解決方案。

2024-12-06 08:00:00

Docker 容器軟件開(kāi)發(fā)

高效使用Cursor以實(shí)現(xiàn)10x編程

最近，許多基于生成式人工智能的代碼輔助工具已紛紛亮相。許多工具執(zhí)行同樣的任務(wù)，但有一款工具備受公眾的關(guān)注，那就是Cursor。Cursor是一款基于AI的代碼編輯器，旨在讓開(kāi)發(fā)人員可以致力于改善工作體驗(yàn)，而不是僅僅修復(fù)代碼。

2024-12-05 13:50:33

Cursor 人工智能代碼

如何使用AutoGen AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)多代理對(duì)話(huà)

本文介紹如何使用Databricks Community Edition (CE)（一個(gè)免費(fèi)的基于云的平臺(tái)）運(yùn)行一些基本的人工智能Python代碼。因?yàn)橹惶幚黹_(kāi)源庫(kù)，所以這個(gè)實(shí)驗(yàn)可以很容易地在任何Python/PySpark環(huán)境中復(fù)現(xiàn)。

2024-12-05 08:15:00

人工智能大型語(yǔ)言模型 AutoGen

從簡(jiǎn)單緩存擴(kuò)展到復(fù)雜緩存面臨的挑戰(zhàn)和解決辦法

為了成功地?cái)U(kuò)展緩存架構(gòu)，你必須克服數(shù)據(jù)一致性、負(fù)載均衡和成本管理之類(lèi)的挑戰(zhàn)。

2024-12-05 08:00:00

緩存數(shù)據(jù)庫(kù)集群

為數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)穩(wěn)健的ETL管道

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)科學(xué)中非常重要，但這類(lèi)數(shù)據(jù)常常來(lái)自許多地方，格式混亂。一些數(shù)據(jù)來(lái)自數(shù)據(jù)庫(kù)，另一些數(shù)據(jù)來(lái)自文件或網(wǎng)站。這些原始數(shù)據(jù)很難立即使用，因此我們需要先對(duì)其進(jìn)行清理和組織。

2024-12-04 08:00:00

數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)ETL管道

我們能完全解決GAN中的模式崩潰問(wèn)題嗎？

模式崩潰會(huì)導(dǎo)致生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）產(chǎn)生重復(fù)輸出。盡管有一些解決方案，但并沒(méi)有一種能夠完全解決這個(gè)問(wèn)題的方法。那么，研究人員將如何解決這個(gè)問(wèn)題？

2024-12-04 07:59:48

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN 人工智能

最大限度提高人工智能訓(xùn)練效率：選擇合適的模型

隨著人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力越來(lái)越強(qiáng)，數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師需要探索新方法。要為特定用例開(kāi)發(fā)最佳模型，利用合適的模型、數(shù)據(jù)集和部署可以簡(jiǎn)化人工智能開(kāi)發(fā)過(guò)程并產(chǎn)生最佳結(jié)果。

2024-12-03 08:08:13

CNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能

如何在Java中使用Spring Boot設(shè)計(jì)模式

在軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，隨著項(xiàng)目規(guī)模的不斷擴(kuò)大和復(fù)雜度的日益提升，如何確保代碼的組織性、可維護(hù)性和可擴(kuò)展性成為了開(kāi)發(fā)者們面臨的重大挑戰(zhàn)。

2024-12-03 08:00:00

軟件開(kāi)發(fā)Java 設(shè)計(jì)模式

馬斯克美大選結(jié)束前猛料談話(huà)流出：此前谷歌控制了白宮監(jiān)管，奧特曼撒謊成性，人類(lèi)不能控制AI，退休是最好的想法，致力于追求真相的AI

AI計(jì)算的增長(zhǎng)率是指數(shù)級(jí)甚至超指數(shù)級(jí)的。每個(gè)月上線的AI計(jì)算能力在急劇增加，大約每年增長(zhǎng)500%。這種趨勢(shì)可能會(huì)持續(xù)數(shù)年。同時(shí)，AI算法的復(fù)雜度也在不斷提升。我們正在上線大量的AI計(jì)算能力，同時(shí)也在提高計(jì)算的效率以及AI軟件的能力。

2024-12-02 12:36:40

馬斯克 AI 計(jì)算能力

將大語(yǔ)言模型集成到現(xiàn)有軟件系統(tǒng)的完整指南

大語(yǔ)言模型（LLM）是能夠理解和生成文本以及處理其他任務(wù)的AI模型。它們使用龐大的數(shù)據(jù)集加以訓(xùn)練，所以它們被稱(chēng)為“大語(yǔ)言模型”。

2024-12-02 08:10:31

大語(yǔ)言模型 LLM 人工智能

不同類(lèi)型自動(dòng)化測(cè)試的性能比較

了解所有關(guān)于自動(dòng)化測(cè)試的知識(shí)，包括它的各種類(lèi)型、可用的工具、關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)，以及對(duì)軟件質(zhì)量和效率的重要影響。

2024-12-02 08:00:00

自動(dòng)化測(cè)試軟件開(kāi)發(fā)

構(gòu)建高效微服務(wù)架構(gòu)：避開(kāi)這十大致命反模式

微服務(wù)架構(gòu)以其可擴(kuò)展性、敏捷性和彈性深受青睞，但在實(shí)踐中，許多組織往往遭遇可能削弱這些優(yōu)勢(shì)的挑戰(zhàn)。本文聚焦于常見(jiàn)的微服務(wù)反模式，并結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn)提供構(gòu)建高效、可擴(kuò)展微服務(wù)的實(shí)用建議。

2024-11-29 08:00:00

微服務(wù)架構(gòu)

亞馬遜的登月計(jì)劃：造AI芯片，挑戰(zhàn)英偉達(dá)的霸主地位

在一個(gè)平凡的北奧斯汀社區(qū)，周?chē)悄涿钠髽I(yè)辦公大樓，亞馬遜的工程師們正在為科技行業(yè)最雄心勃勃的計(jì)劃之一而努力：打破英偉達(dá)（Nvidia）在1000億美元以上的人工智能芯片市場(chǎng)上的壟斷。

2024-11-28 13:20:18

AI 芯片亞馬遜

IAM 失誤導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露的背后原因

大多數(shù)權(quán)限檢查工具往往缺乏對(duì)于已授予的權(quán)限是否真正符合應(yīng)用使用場(chǎng)景的深入理解。這往往會(huì)造成IAM的失誤，進(jìn)而導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露。

2024-11-28 08:30:00

數(shù)據(jù)泄露 IAM

標(biāo)記化在LLM中有怎樣的重要作用？

標(biāo)記化可以將文本拆分成更小的部分（標(biāo)記），以便LLM有效地處理和理解語(yǔ)言模式。這對(duì)于LLM處理不同的語(yǔ)言至關(guān)重要。

2024-11-28 08:15:44

LLM 大型語(yǔ)言模型人工智能

如何借助Cortex運(yùn)行本地LLM

Cortex是一個(gè)動(dòng)態(tài)的本地AI API平臺(tái)，旨在輕松高效地運(yùn)行和定制大語(yǔ)言模型（LLM）。它擁有一個(gè)簡(jiǎn)單直觀的靈感來(lái)自O(shè)llama的命令行界面（CLI），完全用C++構(gòu)建而成。

2024-11-27 08:14:43

Cortex 大語(yǔ)言模型 LLM

如何使用代碼圖增強(qiáng)代碼分析

本文將探索代碼圖如何簡(jiǎn)化代碼理解并提升軟件開(kāi)發(fā)水平，同時(shí)發(fā)現(xiàn)有助于改進(jìn)代碼分析工作流程的工具。

2024-11-27 08:00:00

代碼圖代碼分析開(kāi)發(fā)

如何在組織中啟用機(jī)器學(xué)習(xí)

?構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品需要不同類(lèi)型的技能和流程，而這些技能和流程需要逐步被吸納并融入組織的日常運(yùn)作中。

2024-11-26 08:09:40

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能大型語(yǔ)言模型

如何使用Pandas和SQL分析數(shù)據(jù)

我們?cè)诒窘坛讨袑⑻接懞螘r(shí)以及如何將SQL功能整合到Pandas框架中，并探討其局限性。

2024-11-26 08:00:00

SQL Pandas PandaSQL

AI驅(qū)動(dòng)的基于意圖的網(wǎng)絡(luò)（IBN）：人工智能助力網(wǎng)絡(luò)管理的未來(lái)

人工智能（AI）驅(qū)動(dòng)的基于意圖的網(wǎng)絡(luò)（intent-based networking，IBN）作為一種潛在的解決方案出現(xiàn)了，有望重塑我們的網(wǎng)絡(luò)管理方法——但它真的是解決這個(gè)問(wèn)題的有效方法嗎？

2024-11-25 08:13:21

人工智能 AI驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)管理

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