多模态大模型（MLLM）是一种先进的深度学习技术，它结合了大型语言模型（LLM）和大型视觉模型（LVM）。这种模型能够同时处理和理解文本、图像和音频等多种数据类型，使其在处理跨模态任务时表现出色。通过融合多种数据类型，MLLM在自然语言处理、计算机视觉和音频分析等领域展现出巨大的潜力。
在大模型应用系列中，“从Ranking到Reranking”是一个重要的主题。Reranking是RAG系统中的关键环节，主要目的是提升检索结果的相关性和质量。具体来说，在初步检索完成后，Reranking会对文档进行二次排序和优化，以确保在决策或回应时，能够优先使用最相关的信息。
在GitHub上，有一个非常受欢迎的开发者路线图库，该项目包含了人工智能（AI）的学习路径，已获得近30万的star。无论是初学者还是经验丰富的AI工程师，都可以通过这个路线图来规划学习路径，避免在探索AI领域时感到迷茫或失去方向。对于已有一定基础的AI工程师，这个路线图也是一个梳理和巩固知识体系的有用工具。
马里兰大学的研究团队近日开发了一种名为AutoHallusion的视觉大模型幻觉自动生成框架。该框架旨在解决视觉大模型在认知失调时出现的问题，通过自动化生成幻觉图像，帮助模型更好地理解和处理复杂场景。这一创新技术有望在计算机视觉领域带来重大突破，提高模型的准确性和鲁棒性。
OpenAI 正在调整其下一代大型语言模型的发展方向，这一变化引发了 AI 社区的广泛讨论。据 OpenAI 的员工和研究人员透露，GPT 系列模型发展速度放缓的关键因素之一是高质量文本数据的供应不足。这些数据对于大型语言模型（LLM）的预训练至关重要，而数据的短缺直接影响了模型的性能和进步。
浙江大学的研究团队在人工智能领域取得了重大突破，开发了一款名为TableGPT2的新型AI模型。该模型由赵俊博博士领导，他是LeCun的得意门生，同时也是浙江大学的博士生导师。TableGPT2的核心创新在于首次将结构化数据作为一个独立的模态进行训练，这使得它在处理Excel等表格数据方面表现出色。在性能测试中，TableGPT2相较于前代模型，准确率提升了40个百分点，被誉为“最懂Excel的GPT”。
本文旨在指导如何在Spring Cloud项目中集成Spring Cloud Gateway网关，并实现网关服务的调用。Spring Cloud Gateway是微服务架构中的核心组件，主要负责处理客户端请求、执行路由决策，并将请求转发至相应的微服务。此外，Gateway网关还支持负载均衡、安全认证、日志记录等关键功能，有助于集中管理服务间的通信，提升系统的可维护性和安全性。通过使用Gateway网关，可以实现统一的访问点，简化客户端与后端微服务的交互，同时提供更灵活的流量控制和监控能力。
本文将详细介绍MySQL数据库中UPDATE语句的使用方法。UPDATE语句的主要功能是修改数据库中已存在的表记录。文章将提供详尽的语法说明和使用指南，帮助用户掌握如何高效地更新数据库中的信息。
本文旨在提供最新的Node.js安装教程及配置指南。文章将详细解释编译器、运行环境和开发环境的不同之处，探讨Node.js与JavaScript、TypeScript之间的关系，以及Node.js在浏览器中的应用。此外，还将讨论Windows、Linux和Mac操作系统中Node.js的不同版本类型。文章还将指导如何安装VS Code，并介绍安装过程中的选项设置。内容还包括如何修改npm全局包的安装路径和缓存路径，配置镜像源，以及如何配置包管理工具。最后，将介绍Node.js的运行方法。
在Spring框架的面向切面编程（AOP）中，`JoinPoint`和`ProceedingJoinPoint`是两个核心接口，它们在AOP通知中扮演着关键角色。`JoinPoint`代表程序执行过程中可被拦截的特定点，如方法调用或异常抛出，AOP框架通过拦截这些点来插入额外的逻辑，实现横切关注点的功能。而`ProceedingJoinPoint`则在`JoinPoint`的基础上提供了额外的能力，允许在通知中控制方法的执行流程。这两个接口的主要区别在于它们在AOP通知中的使用方式和功能。
Go语言是一种遵循严格编写规范的编程语言。在定义函数时，Go语言使用直观的格式：以`func`关键字开头，紧接着是函数名和一对圆括号。函数可以没有参数，也可以有一个或多个参数，这些参数在圆括号内声明，格式为参数名称后跟其类型，多个参数间用逗号分隔。函数体被大括号`{}`包围，且左大括号必须位于函数声明的同一行，否则会导致编译错误。特别地，`main()`函数在Go程序中扮演着重要角色，它是程序的入口点。标准的`main()`函数不接受任何参数，也不返回任何值。
SpringBoot与Flink CDC的整合使得实时追踪MySQL数据变动变得简单高效。Flink CDC利用数据库日志实现数据变更捕获，构建了一个全增量的数据集成框架。结合Flink的计算能力，Flink CDC能够高效处理大规模数据流的实时集成。其主要优势在于能够实时监控数据库或数据流中的数据变化，并提取这些变化，以便于后续的处理和分析。通过Flink CDC，用户可以便捷地搭建实时数据流管道，快速响应和处理数据变化，为实时分析、实时报告和实时决策等应用场景提供强大的支持。
本文旨在揭开NVIDIA CUDA技术的神秘面纱，深入探讨人工智能领域中用于提升AI核心计算能力的GPU编程框架——CUDA。通过分析CUDA的工作原理及其在AI应用中的优势，本文将帮助读者理解如何利用这一强大的工具来加速计算任务，提高效率。
在Spring Boot框架中，SseEmitter被用于创建异步REST控制器，实现服务器发送事件（Server-Sent Events, SSE）。这种技术允许服务器向客户端推送实时事件，特别适用于需要异步请求处理的场景。通过SseEmitter，服务器可以将一个或多个对象作为响应发送给客户端，每个对象都可以单独发送。在控制器的方法中，可以访问数据集并以事件形式返回这些数据，甚至可以包含延迟以模拟实时数据流的效果。为了测试这些控制器方法，可以使用特定的测试工具，而在浏览器中测试时，可以使用特定的类来监听和处理这些事件。
本文介绍了如何使用爬虫技术从豆瓣网站获取最新的电影Top 250数据，并将其存储到Excel文件中。通过详细的爬虫代码实现，为对电影数据感兴趣的用户提供了一种自动化的数据收集方法。该方法不仅简化了数据获取的过程，还提高了数据的准确性和时效性。
本文详细介绍了PostgreSQL数据库的数据导入和导出操作，特别强调了代码实现的重要性。通过具体的代码示例，读者可以轻松掌握如何高效地进行数据迁移，从而提高数据库管理和维护的效率。