AIGC多模态学习
AIGC（人工智能生成内容）的底层核心技术之一是多模态学习。多模态学习是指同时处理并理解两种或两种以上不同类型数据（如文本、图像、声音等）的学习方式。在AIGC领域，多模态学习技术使得AI能够综合利用不同类型的信息，生成更为丰富、准确和逼真的内容。以下是多模态学习在AIGC中的应用和重要性： 信息融...
【AIGC】英语小助手Lingo：基于大语言模型的学习英语小帮手
[toc] 英语已成为交流的通用语言，但许多人都在努力学习它，尤其是非母语人士。Lingo是一款由人工智能驱动的英语学习应用程序。Lingo 提供基本的英语课程和高级功能，以帮助用户提高他们的语言技能。 一、功能 学习：Lingo 的学习功能可帮助新学习者快速有效地掌握基础知识。无论您是刚刚开始您的旅程还是希望提高您的技能，我们的学习功能都为您提供了坚实的基础。 对象：借助 L...
【AIGC】LangChain Agent 最新教程详解及示例学习
[toc] LangChain Agent的终极指南，本教程是您使用 Python 创建第一个agent的重要指南，请立即开始你的 LLM 开发之旅。 一、什么是LangChain Agent（代理） LangChain中代理背后的想法是利用语言模型以及要执行的一系列操作。代理正在使用推理引擎来确定要执行哪些操作来获取结果。 代理对于处理从简单的自动响应到复杂的上下文感知交互等任务至...
[AIGC]并发编程需要学习哪些知识
并发编程需要学习哪些知识 是什么？ 并发编程是一种程序设计范式，在该范式下，程序可以同时执行多个任务。并发编程的目的是提高程序的性能和响应时间。在单核处理器上，通过快速地切换任务的执行来模拟并发，而在多核处理器上，可以真正实现并行执行多个任务。 为什么？ 并发编程的原因有两个方面。首先，当一个任务等待I/O操作或其他耗时操作时，为了提高处理器的利用率，可以切换到另...
AIGC在学生自主学习中的应用
在传统的学习模式下，学生们常常面临着诸多困扰：学习资源的匮乏、学习任务的杂乱、学习过程的孤独等。然而，随着人工智能技术的不断发展，AIGC的出现为这些问题提供了一种全新的解决方案。 首先，AIGC能够根据学生的个性化需求和学习情况，为其推荐合适的学习资源。无论是课本、论文、视频还是其他形式的学习资料，AIGC都能够根据学生的学习目标和兴趣进行智能匹配，为其提供最合适的学习内容，从而使学习过程更.....
AIGC对学习主体的影响
人工智能与全球化时代的到来，如同一股狂风，吹拂着教育领域的每一个角落。AIGC所带来的巨大潜力令人瞩目，然而，它也引发了对教育和劳动市场未来的担忧与思考。 在这个信息爆炸的时代，AIGC在知识掌握和信息加工方面展现出无可比拟的优势。它能够从海量数据中提取出关键信息，并以超乎人类能力的速度进行处理和分析。这种优势可能影响学习者的态度和努力。面对AIGC的强大能力，一些学习者可能会感到沮丧和无助，.....
AIGC必将重构未来学生学习模式
在当今飞速发展的信息时代，教育不再是单一而传统的形式。随着科技的不断进步，我们迎来了一场教育变革的浪潮，而AIGC正是这场变革的引领者。AIGC以其前沿的人工智能技术，必将重构未来学生的学习模式，为他们打开更为广阔的知识之门。 首先，AIGC引入的人工智能技术为学生提供了个性化定制的学习体验。过去，传统的教学模式往往难以满足每个学生不同的学习需求，因为每个学生都有着独特的学科兴趣、学习速度和理.....
19ContraBERT：顶会ICSE23 数据增强+对比学习+代码预训练模型，提升NLP模型性能与鲁棒性：处理程序变异（变量重命名）【网安AIGC专题11.15】
写在最前面随着大规模代码的崛起，无监督学习成为了提高代码预训练模型性能的有效手段。这些预训练模型在广泛的下游任务中表现出色，如自然语言处理和程序语言处理。例如，像CodeBERT和GraphCodeBERT这样的模型在预训练阶段通过大规模代码数据学到通用的表示，并在下游任务上进行微调，取得了优于传统监督学习方法的成绩。然而，这些模型在面对代码变异等挑战时，鲁棒性仍然有待提高。该论文关注的问题是：....
【网安AIGC专题11.1】11 Coreset-C 主动学习：特征选择+11种采样方法+CodeBERT、GraphCodeBERT+多分类(问题分类)二元分类(克隆检测)非分类任务(代码总结)
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。皇甫璟轩同学分享了Active Code Learning: Benchmarking Sample-Efficient Training of Code Models《主动代码学习:样本高效的代码模型训练基准测试》分享时清晰简洁大方学到了benchmark基准和baseline基准线的区别主动学习：主动选择具....
【网安AIGC专题10.25】8 CoLeFunDa华为团队：静默漏洞检测（识别+多分类）+数据增强、样本扩充+对比学习+微调+结果分析（降维空间，分类错误样本归纳，应用场景优势，有效性威胁分析）
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。一位同学分享了Jiayuan Zhou; Michael Pacheco; Jinfu Chen; Xing Hu; Xin Xia华为团队发表于ICSE’23的 CoLeFunDa：Explainable Silent Vulnerability Fix Identification《CoLeFunDa：可解....
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