大型语言模型（LLM）正在深刻地影响自然语言处理（NLP）领域，其强大的处理各种任务的能力也为其他领域的从业者带来了新的探索路径。推荐系统（RS）作为解决信息过载的有效手段，已经紧密融入我们的日常生活，如何用LLM有效重塑RS是一个有前景的研究问题•图1.

​ MES制造执行系统的特点，就是能实时收集生产过程中的各类信息、数据，然后汇集到数据库中，作数据分析及供管理层查询。如何高效的采集车间的各类数据，是决定一个MES制造执行系统软件项目实施成败的重要关键环节。

MES系统是数字化车间的核心。MES通过数字化生产活动过程可以控制，借助自动化和智能化技术教学手段，实现车间制造成本控制智能化、生产经营过程透明化、制造装备数控化和生产产品信息集成化。车间MES主要内容包括车间管理会计系统、质量风险管理研究系统、资源环境管理操作系统及数据采集和分析软件系统等，由技术创新平台层、网络层以及相关设备层实现。

LMM将会全面替代语言大模型？AI新里程碑GPT4V美国预先公测，医疗领域/OCR实践166页GPTV试用报告首发解读ChatGPTVision，亦被广泛称为GPTV或GPT4V，代表了人工智能技术的新里程碑。作为LMM(LargeMultimodalM

随着AI技术的飞速发展，特别是大模型的出现，传统的程序员角色正在经历深刻的变革，我们不得不重新对自己进行审视和思考。通用领域大模型的“泛化能力”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

背景背景1：作为一名测试，日常工作中必不可少的几个环节是查看需求文档、编写测试用例、处理线上问题、能力提升等，基于集团的工具能一次性帮我们把这些事情都做了；背景2：作为XXX共建项目的成员之一同时也是第一批用户，我用它做了几个测试实践，和大佬们一起探讨交流

本文以2022年一个实际项目为基础，来演示在京东云上构建高可用业务的整个过程。公有云及私有云客户可通过使用京东云的弹性IAAS、PAAS服务，创建高可用、高弹性、高可扩展、高安全的云上业务环境，提升业务SLA,提升运维自动化水平，降低资源成本及运维成本。有

导语：SQL作为现代计算机行业的数据处理事实标准，是目前最重要的数据处理接口之一，从传统的DBMS(如MySQL、Oracle)，到主流的计算框架（如spark，flink）都提供了SQL的解析引擎，因此想对sql进行精细化的操作，一定离不开SQLPars

FunctionCalling赋予大语言模型调用外部工具的能力，弥补其缺乏行动力、信息滞后等缺陷。它像“指挥家”般，理解用户意图，选择合适的工具执行操作，并将结果反馈给用户，从而连接虚拟与现实。这一机制让大语言模型如虎添翼，更好地服务于人类。

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