NL2SQL应用流
本文详细介绍了如何使用LangStudio构建“NL2SQL”应用流。该应用流通过获取数据库表的基本信息，将用户输入的问题和数据库表信息传递给大语言模型，生成相应的查询SQL代码。接着执行生成的SQL代码，并返回查询结果。该模板支持阿里云RDS MySQL数据库，开发者可以基于此模板进行灵活扩展和二次开发，从而满足特定场景的需求。
通过EAS一键部署MLLM多模态大语言模型应用
多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model, MLLM）能够同时处理多种模态的数据，将文本、图像、音频等不同类型的信息进行融合，从而更全面地理解复杂的情境和任务。适用于需要跨模态理解与生成的场景。通过EAS，您可以在5分钟内一键部署MLLM推理服务应用，获得大模型的推理能力。本文为您介绍如何通过EAS一键部署和调用MLLM推理服务。
使用eas部署kohya服务
通过EAS，您可以一键部署开源Kohya_ss服务并训练LoRA模型。在AI绘画场景中，您可以将经过训练的LoRA模型应用于Stable Diffusion（SD）服务，作为辅助模型，以提升SD绘画的效果。
在推荐系统中应用FeatureStore管理特征
本文以FeatureStore的特征表为例，为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程，帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。
构建未来：人工智能在城市规划中的应用与挑战
随着全球城市化进程的加速，城市规划和管理面临着前所未有的挑战。如何在有限的空间内实现人口、资源、环境的和谐共生，是摆在规划者面前的一大难题。幸运的是，人工智能（AI）技术的快速发展为解决这些问题提供了新的思路和方法。本文将探讨AI在城市规划中的应用及其带来的挑战，以期为未来的城市发展提供一些启示。 首先ÿ...
构建未来：人工智能在持续学习系统中的进化基于人工智能的图像识别技术在自动驾驶中的应用
随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习模型正变得越来越复杂，并在多个领域取得了显著的成就。然而，一个长期存在的挑战是构建能够像人类一样进行终身学习的智能系统。人类可以在不断学习新知识的同时，保留并利用既有的知识。为了模拟这一能力，研究者提出了持续学习系统（Lifelong Learning Systemsÿ...
构建未来：人工智能在医疗诊断中的应用与挑战
在过去的十年里，人工智能已经从一个科学幻想的概念转变为现实世界中的实用技术。特别是在医疗领域，AI的应用正在改变传统的诊断和治疗方法。本文将探讨AI在医疗诊断中的应用，并分析其面临的挑战和未来的发展方向。 首先，AI在医疗影像识别方面的应用已经取得了显著的进展。通过深度学习技术，AI能够从X光、CT扫描和MRI图像中识别出疾病...
构建未来：人工智能在医疗诊断中的应用与挑战
在过去的十年中，人工智能已经从一个科学幻想变成了现实世界中的关键技术力量。特别是在医疗诊断领域，AI的应用正在逐步改变传统的诊疗流程和患者护理方式。利用深度学习、机器学习等算法，AI能够处理和分析大量的医疗数据，从而辅助医生做出更准确和及时的决策。 首先，图像识别是AI在医疗领域中最为突出的应用之一。通过对成千上万的医学影像进...
构建未来：人工智能在持续学习系统中的应用
在信息技术飞速发展的今天，人工智能已经成为科技界和工业界的热门话题。特别是在持续学习系统领域，AI的应用正引领着一场变革，这场变革正在重塑我们处理数据、解决问题以及提供个性服务的方式。 持续学习系统是一种能够不断接收新信息并利用这些信息改进自身性能的系统。这种系统的核心在于它的适应性和学习能力。而AI，尤其是深度学习和强化学习等领域的最新进...
构建未来：人工智能在创造性问题解决中的应用
在过去的几十年中，人工智能经历了飞速的发展，它的能力不再局限于简单的计算任务或基于规则的逻辑推理。现代AI系统，尤其是基于深度学习的模型，已经能够在诸如视觉识别、语言理解和策略游戏等领域达到甚至超越人类水平。然而，最令人兴奋的进展之一是AI在处理那些需要创造性思维的问题上的能力。 创造性问题解决通常要求人们跳出常规思维框架&#...
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