在线广告是国内外各大互联网公司的重要收入来源之一，而在线广告与传统广告最大的区别就在于其超大规模的实时竞价环境：数以万计的广告主在一天内可以参与亿级别的流量竞拍。在这复杂的实时竞价环境中，广告系统的重排模块（Rerank）担负着确定 流量最终分发以及计费方式的重要职责。 其中，流量分发会决定最终曝光的广...

电商广告图片不仅能够抓住消费者的眼球，还可以传递品牌核心价值和故事，建立起与消费者之间的情感联系。然而现有的广告图片大多依赖人工制作，存在效率和成本的限制。尽管最近AIGC技术取得了卓越的进展，但其在广告图片的应用还存在缺乏卖点信息、难以规模化和个性化以及不利于卖点展示等问题。为了解决上述业界难题，...

背景:事故频发•每年都会看到SQL问题引发的线上问题不易发觉•对于SQL性能问题测试在预发环境不易发现•saas系统隔离字段在SQL条件中遗漏，造成越权风险•业务初期SQL没问题，业务增长容易出现事故•DBS慢SQL不支持实时报警，无法及时发现•靠大家review代码总会出现遗漏事后处理•每次都是线上接口性能、数据库报警才意识到问...

马斯克一直在指责OpenAI没有开源，终于开源自家的大模型Grok-1，也把压力给到了OpenAIGitHub链接：[链接] 居然短短一天就有29k的star！Grok-1的模型参数：•Parameters: 314B•Architecture: Mixture of 8 Experts (MoE)•Experts Utilization: 2 experts used per token•Layers: 64•Attention Heads: 48 for queries, ...

今年，有一个被频繁提及的词是 MaaS这类工具正在帮助千行百业实现大模型落地产业在零售场，特别是像京东这样拥有超高并发、超复杂协同的电商场内也沉淀出了一套通用的 AI 基础设施 —— 九数算法中台从提升客户服务体验、平台效率出发，训练各类垂直场景类型，支撑 800+ 电商核心算法服务并应用于 11.11、12.12 大促中，...

医疗健康，直播娱乐，聊天工具，通勤支付应用融入了我们生活的方方面面。协同办公应用，因具有丰富的文书理解、会议总结、对话摘要等人机交互需求，成为大模型落地产业的最佳应用场景之一而相较普通办公场景政务场景下的协同办公对模型训练、部署、使用提出了更严谨的要求12月22日（本周五）14:00京东云视频号准时直播这...

不用训练lora，一张图就能实现风格迁移，还支持多图多特征提取，同时强大的拓展能力还可接入动态prompt矩阵、controlnet等等，这就是IP-Adapter，一种全新的“垫图”方式，让你的AIGC之旅更加高效轻松。

走进零售电商，大模型能做什么？今年11.11，应用大模型带来成效显著今天下午2:00，京东云视频号准时直播看京东零售如何破题新解法，大小模型协同大模型将走向多模态，走向具身智能

🤖 即时设计平台是一个即时搭建c端楼层的开发平台，支持通过导入relay设计稿url完成Ui2Code，在此基础上完成前端可视化搭建，同时支持通过ChatGPT完成一句话需求，搭建后的楼层自动同步ihub楼层市场，提供到通天塔、哥伦布等搭建平台使用。

作为一名程序员，我们习惯于去了解所使用工具、中间件的底层原理，本文则旨在帮助大家了解AI模型的底层机制，让大家在学习或应用各种大模型时更加得心应手，更加适合没有AI基础的小伙伴们。

以大模型为驱动的 AIGC 应用指数级迭代在各应用领域，不同的任务需求、数据集、算法，带来了巨大的AIGC应用差异。在电商内容营销领域，最终用户关注什么？如何针对任务需求持续优化调整？如何打造高质量的数据集，为AIGC模型提供优质训练基础？12月8日（本周五）14:00将带您了解如何利用AIGC生成适合电商场景的高质量商...

在过去的二十年内，AI 领域的大部分研究和应用都集中在完成一项特定的任务中，例如：分类图片、总结文章、多语言翻译等，然而随着模型参数的增加， ChatGPT 的出现体现了“大模型”在通用领域内令人惊叹的能力，一些不存在于模型内的泛化能力突然出现了，AI 突然从大型的复读机变成了真正的人工智能。

大模型时代，给千行百业带来了新的想象空间试想一下，大模型经过专业知识训练竟然能够成为你的健康医疗助手曾经科幻片中的场景，正一步步成为现实这一期，我们将探讨大模型是如何在健康医疗领域发挥产业价值的

2022年12月OpenAI发布了自然语言生成模型ChatGPT，一个可以基于用户输入文本自动生成回答的人工智能体。它有着赶超人类的自然对话程度以及逆天的学识。一时间引爆了整个人工智能界，各大巨头也纷纷跟进发布了自家的大模型，如：百度-文心一言、科大讯飞-星火大模型、Meta-LLama等

近年来，放眼业界广告推荐领域的算法获得了长足的发展，从几篇奠定基础的序列学习、大规模图学习、在线学习&增强学习、多模态推荐问题等起步，业内算法不断迭代发展并在学术和工业场景上取得不错的应用。

服务维护难度大：当开发了大量数据服务后，后期维护是大问题，尤其是618、双11大促期间，在没有统一的监控、限流、灾备方案的情况下一个人维护上百个数据服务是一件很痛苦的事，也造成了很大的安全隐患

LangChainLangChain是一个以 LLM （大语言模型）模型为核心的开发框架，LangChain的主要特性：可以连接多种数据源，比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等允许语言模型与其环境交互封装了Model I/O（输入/输出）、Retrieval（检索器）、Memory（记忆）、Agents（决策和调度）等核心组件可以使用链的方式组装这些组件...

就在 11.10 号早上，ChatGPT 已经偷摸的把GPTs功能，开放给所有尊贵的 Plus 用户了。随着这波的功能开放，界面也是改了不少。点击左侧的 Explore 或者左下角的用户处，就可以直接进入新的 GPTs 功能： 这里可以看到我们自己创建的 GPT，下面呢还有 OpenAI 官方出品的 GPTs ： 不过这些官方的，目前看起来更像是一个个的...

大模型时代，“应用变了”：把大模型装进金融营销分几步？11月24日（周五）14:00-15:00 开播！数字化打破信息孤岛，也建立更多孤岛运营人员被困在自己的环节里十余个子系统、子模块如何整合？自然语言任务中的“幻觉”如何克服？如何将AI训练成业务运营高手？京东金融在大量场景先行试水、循序渐进！关于京东科技领航者营销平台

当前，科学计算需求急剧增加，基于CPU-GPU异构系统的异构计算在科学计算领域得到了广泛应用，OpenCL由于其跨平台特性在异构计算领域渐为流行，其调度困难的问题也随之暴露，传统的OpenCL任务调度需要在编码阶段确定调度方案，这种人工调度难度高、适应性差、效率低下、且存在资源竞争问题。MultiCL通过扩展OpenCL标准使...

随着现代技术的快速发展，即时交互变得越来越重要。用户不仅希望获取信息，而且希望以更直观和实时的方式体验它。这在聊天应用程序和其他实时通信工具中尤为明显，用户习惯看到对方正在输入的提示。

颜色控制一直是AIGC的难点，prompt会污染、img2img太随机… 今天带来利用controlnet，实现对画面颜色的有效控制。都说AIGC是抽卡，但对把它作为工具而非玩具的设计师，必须掌握如何控制它，让我们一起开始可控AI生成。

目前，大模型的发展已经非常火热，关于大模型的训练、微调也是各个公司重点关注方向。但是大模型训练的痛点是模型参数过大，动辄上百亿，如果单靠单个GPU来完成训练基本不可能。所以需要多卡或者分布式训练来完成这项工作。

目前，大模型的一个热门应用方向text2sql它可以帮助用户快速生成想要查询的SQL语句。那对于用户来说，大部分简单的sql都是正确的，但对于一些复杂逻辑来说，需要用户在产出SQL的基础上进行简单修改，Text2SQL应用主要还是帮助用户去解决开发时间，减少开发成本。

京麦麦互动直播是京东科技出品的商家店铺直播辅助工具，自2022年10月上线以来，成功地陪伴了6000+商家的持续经营与成长，为广大商家提供7*24小时不间断、个性化的店铺数字人直播服务，有效帮助大家提升了商详页的CTR、直播间的观看转化率，以及15日引导成交金额回报。

ChatGPT Vision，亦被广泛称为GPT-V或GPT-4V，代表了人工智能技术的新里程碑。作为LMM (Large Multimodal Model) 的代表，它不仅继承了LLM (Large Language Model) 的文本处理能力，还加入了图像处理的功能，实现了文本与图像的多模态交互。与传统的LLM相比，GPT-V更加强大和灵活，能够更深入地理解和生成与图像相关的内...

近日，由轻金融特别策划并推出的采访报道中，轻金融与京东金融实战团队进行了一次深入交流，双方深度解析了银行数智运营体系之破局、开局、布局问题。

一、问题是怎么发现的部署chatglm2和llama2到一个4*V100的GPU机器上遇到问题config.pbtxt中设置模型分别在指定gpu上部署实例配置不生效如以下配置为在gpu0上部署本模型,部署count=1个实例,在gpu1上部署本模型,部署count=2个实例instance\_group [ { count: 1 kind: KIND\_GPU gpus: [ 0 ] },{ count: 2kind: KIND_GPUgpu...

Opencv是计算机视觉中经典的专用库，其支持多语言，跨平台，功能强大。Opencv-Python为Opencv提供了Python接口，使得使用者在Python中能够调用C/C++,在保证易读性和运行效率的前提下，实现所需的功能。

1. SFT监督微调：适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调，学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务，但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。