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.

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

Kotlin中的循环结构让你能轻松遍历数组或范围内的元素。使用for循环结合in操作符，可以简洁地访问数组中的每个项，如字符串数组或整数数组。对于范围，可以用..来定义一系列连续的值并进行迭代。此外，Kotlin支持通过break和continue控制循环流程。函数则允许封装可复用的代码块，你可以定义接受参数并返回值的函数，利用简写语法使代码更加紧凑。例如，myFunction(x:Int,y:Int)xy简洁地定义了一个计算两数之和的函数。

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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AI设计能够在瞬间分析海量的数据和图像，从中汲取灵感，创造出令人惊叹的视觉效果。无论是精美的平面设计、富有创意的插画，还是复杂的3D模型，AI都能以其高效的运算能力和独特的算法，为设计师提供丰富的创意选择。