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北大高歌教授综述：ChatGPT在生物信息学的革命性应用
文章详细讨论了将这些大语言模型（LLMs）应用于生物信息学的几种方式： 作为“AI阅读器”或知识库 文本型基础模型通过对文本的语法和语义进行解析，用于文献总结和数据库整理，有助于研究者快速获取生物医学知识 生成语义特征向量 通过领域特定的微调，LLMs可以生成输入文本的语义特征，从而实现基于语义的文献检索，提高信息检索的准确性。 然而，LLMs在应用中仍存在以下挑战： 幻觉信息 LLMs可能生成看似合理但错误的回答，适合作为辅助工具而非独立决策者。 可靠性问题 由于幻觉现象存在，LLMs的结果需进一步验证以确保准确性。 为了提高LLMs在生物信息学中的应用，研究者提出了以下策略： 提示词调整（Prompt Engineering） 精心设计提示词以提升LLMs的任务表现，减少错误生成。 提取增强生成（RAG） 通过从外部数据库检索信息，增强LLMs的知识背景，减少幻觉的可能性。 插件功能 通过插件扩展LLMs的知识获取能力，如支持向量数据库搜索、网页浏览和文献检索等。
48210编辑于 2025-03-06 - 来自专栏JavaEdge
AI 大模型企业应用实战(10)-LLMs和Chat Models
如： Anthropic 模型最适合使用 XML OpenAI 的模型最适合使用 JSON 设计应用程序时牢记这点。 #LLM类大模型的流式输出方法 from langchain.llms import OpenAI import os api_base = os.getenv("OPENAI_PROXY") api_key 笨死的) from langchain.llms import OpenAI from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser from 作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。 各大技术社区头部专家博主。 负责： 中央/分销预订系统性能优化 活动&券等营销中台建设 交易平台及数据中台等架构和开发设计 车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化 LLM应用开发 目前主攻降低软件复杂性设计
41010编辑于 2025-06-01 - 来自专栏AIGC大模型应用
AI大模型企业应用实战(10)-LLMs和Chat Models
不同模型有不同的最佳提示策略，如：Anthropic 模型最适合用 XMLOpenAI 模型最适合用 JSON设计应用程序时牢记这点。 # LLM类大模型的流式输出方法from langchain.llms import OpenAIimport osapi_base = os.getenv("OPENAI_PROXY")api_key 4 追踪Token的使用# LLM的toekn追踪from langchain.llms import OpenAIfrom langchain.callbacks import get_openai_callbackimport 笨死的)from langchain.llms import OpenAIfrom langchain.output_parsers import PydanticOutputParserfrom langchain.prompts langchain.output_parsers import CommaSeparatedListOutputParserfrom langchain.prompts import PromptTemplatefrom langchain.llms
41100编辑于 2024-08-15 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：LangChain核心组件深度解析：llms与embeddings.3
LangChain 简介 LangChain 是一个用于构建大语言模型（LLM）应用程序的框架。 它提供了一套工具和组件，使得开发者可以轻松地将LLM与其他数据源和工具连接起来，构建复杂的应用程序。2. 8. 向量存储：将文本块的向量表示存储到向量数据库中。9. 向量检索：将查询嵌入步骤中得到的查询向量与向量存储中的文档向量进行相似度检索，找出最相关的文本块。10. 二、LLMs 组件详解1、LLMs介绍 在LangChain中，LLMs组件是核心之一，它是对各种大语言模型的抽象。通过LLMs组件，我们可以以统一的方式调用不同的模型。 六、总结 通过LangChain，我们可以方便地集成LLMs和Embeddings组件，构建强大的应用程序。
34032编辑于 2026-01-31 - 来自专栏DrugOne
AI智能体在药物发现中的应用概述
这类智能体不再局限于单一的预测或生成任务，而是作为一组可适应的独立组件协同工作，可用于文献检索、化合物分类、毒性终点预测、实验规划，甚至直接与实验室自动化系统交互。 Supervisor智能体系统是一种层级化多智能体架构，由监督者LLMs将子任务分配给专门化LLMs智能体，每个智能体都具备推理与调用工具的能力(图3c)。 由Kiin Bio相关作者实现的虚拟科学家系统(图8)，整合了来自生物学、化学和临床领域的100多种数据、工具和AI模型，包括基于API的工具、大规模生物信息学流程以及GPU驱动的模型，使其能够提出、评估和优先排序体外及实验室实验 图8 Kiin Bio虚拟科学家平台支持的药物发现工作流程 罕见病药物重定位 罕见病通常伴随患者群体数量极少且数据理解有限。 该系统已应用于商业与科研环境的有机合成中。实验设置与智能体系统的整合，使其更接近完全闭环的发现流程。
50410编辑于 2025-12-17 - 来自专栏Dance with GenAI
LLMs大模型在金融投资领域的15个具体应用场景
近年来，深度学习技术如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的应用显著提升了股票时间序列预测的精度和效率。 尽管目前个性化建议有限，LLMs的应用将推动机器人顾问向更广泛适用的投资原则发展。 6. 并购与收购预测 在并购与收购预测中，LLMs通过分析财务报告、新闻文章和新闻发布，揭示潜在的趋势和战略转变。 8. 市场趋势预测 LLMs在市场趋势分析中，通过处理金融新闻、财务报告和社交媒体等各种来源的文本数据，提供关于市场情绪和趋势的洞察。结合数值数据和NLP技术，揭示市场动态和投资者情绪的微妙变化。 还有其他多样化的研究方法，如为情感分析设计专门的NLP子模块 ，N-gram和朴素贝叶斯算法的应用 ，基于词典的情感分析 ，以及情绪分类配合每日情感评分 。时间序列分析模型也被应用于此领域 。 通过以上应用，LLMs展示了其在金融投资领域的广泛潜力，从预测和优化到教育和服务，推动金融科技的发展和创新。
1.1K10编辑于 2024-07-22 - 来自专栏开源服务指南
LLMs 应用程序的构建利器：LangChain 助您驰骋 AI 世界 | 开源日报 No.100
picture langchain-ai/langchain[1] Stars: 67.9k License: MIT picture LangChain 是一个旨在通过组合性来构建 LLMs 应用程序的库 它可以帮助开发者快速将 LangChain 应用程序部署到生产环境，同时提供了统一的开发平台，用于构建、测试和监控 LLM 应用程序。 LangChain 具有以下核心优势： 提高 LLMs 效率 统一接口标准 支持各种常见类型的链式操作 为代理选择提供多样化选项 内置内存模块支持 主要特点： 帮助管理 prompt 并进行优化。 提供通用界面以适配所有 LLMs。 标准链式操作接口和其他工具集成。 数据增强生成涉及外部数据源交互获取信息并使用其进行生成步骤。
43910编辑于 2023-12-01 - 来自专栏山行AI
LocalAI——一款可在消费级硬件上本地运行 LLMs的AI应用
前言 在AI盛起的当下，各类AI应用不断地出现在人们的视野中，AI正在重塑着各行各业。笔者前前后后调研过无数个AI应用项目，它们都是各自应用场景中的佼佼者。 它允许您在消费级硬件上本地或本地运行 LLMs（不仅仅是）支持多个与 ggml 格式兼容的模型系列，不需要 GPU。 可本地布署的AI助理 Auto-GPT知多少 Flowise——通过拖放界面构建定制的LLM流程 基于LangChain的优秀项目资源库 LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序 它允许您在消费级硬件上本地或本地运行 LLMs（不仅仅是）支持多个与 ggml 格式兼容的模型系列。不需要 GPU。 有关支持的模型系列列表，请参见模型兼容性表[5]。 : https://github.com/k8sgpt-ai/k8sgpt#running-local-models [86] Spark: https://github.com/cedriking/spark
10.8K30编辑于 2023-08-10 - 来自专栏开源服务指南
多语言支持 SDK：轻松集成 LLMs 到应用程序 | 开源日报 No.261
该项目主要功能、关键特性和核心优势包括： 可以快速轻松地将 LLM 技术整合到应用程序中 支持 C#、Python 和 Java 等多种编程语言 允许定义插件，并能够自动协调这些插件与人工智能进行交互
43110编辑于 2024-05-17 - 来自专栏HyperAI超神经
覆盖8大任务，超2.4K选择题
的研究人员推出了 LAB-Bench 生物学基准测试数据集，用于评估 AI 系统在文献检索和推理、图形解释、表格解释、数据库访问、撰写协议、DNA 和蛋白质序列的理解和处理、克隆场景等实际生物学研究的表现 如今，将大语言模型 (LLMs) 和 LLM 增强系统用于生物学、海洋科学、材料科学等领域的研究，进而提高科研效率、成果产出，已成为很多科学家关注的重点方向。 值得注意的是，随着 LLMs 在科研领域的日益普及，建立一套高质量、专业性强的评估基准变得至关重要。 然而，目前许多基准测试 (benchmarks exist) 聚焦于对 LLM 在教科书式科学问题的知识、推理能力评估，却很难评估 LLM 在科研实际任务（如文献检索、方案规划和数据分析）中的性能，导致模型在应对实际科学任务时 其中，FigQA 衡量的是 LLMs 理解和推理科研图表的能力，FigQA 的问题仅包含图表的图像，没有图表标题、论文文本等其他信息。大多问题要求模型整合图表的多种元素信息，需要模型具有多模态能力。
41010编辑于 2024-07-31 - 来自专栏软件测试那些事
大型语言模型（LLMs）在软件工程中的应用：过度炒作还是颠覆性变革？
·即时开发人员反馈——LLMs在软件开发中的应用已经受到了一些应得和不应得的怀疑。 在软件工程中应用LLMs时需要考虑的警告 在将LLMs应用于软件工程时，也必须承认其缺点。 对于那些盲目应用LLMs生成的输出而不花时间和精力验证结果的人来说，幻觉是一个重大的担忧。 在SEI（软件工程研究所），我们正在进行的倡议包括确定与DoD（美国国防部）相关的场景，试验LLMs的应用，以及推动将生成性AI技术应用于软件工程任务的界限。我们将在未来几个月报告我们的进展。 在软件工程生命周期中应用LLMs的最佳机会可能是在发挥LLMs优势的活动中，这是我们将在即将推出的博客中详细探讨的主题。
85410编辑于 2024-05-22 - 来自专栏用户8928967的专栏
第8章 JavaScript编程应用
带着问题去看书学习啦~ HTML5＋CSS3＋JavaScript Web 前端开发案例教程（慕课版）【不推荐】，微信读书中找到的学习Web前端书籍，第8章开始啦，耶(＾－＾)V 习题 8-1 简单描述 8-2 如何在HTML5编写的文件中嵌入JavaScript脚本？ 放置在标签之间 8-3 if语句和for语句的作用是什么？ 8-4 jQuery框架是什么？它有什么作用？ 8-5 简述JavaScript中变量的命名规则。
76610发布于 2021-09-22 - 来自专栏云发布
k8s发布应用
前言首先以SpringBoot应用为例介绍一下k8s的发布步骤。 当前，也可以借助一些开源的系统来发布你的应用，比如：Jenkins、https://github.com/512team/dhorse等。 详细步骤假如有一个名为Hello的SpringBoot应用，服务端口是8080，并且有一个/hello接口。 name: hello image: 192.168.109.134:20080/dhorse/hello:1.0.0 imagePullPolicy: Always部署应用以下操作在 k8s集群的mater机器上执行。
48120编辑于 2023-08-23 【Kubernetes (k8s) 应用 】
互联网公司在 Kubernetes (k8s) 的应用 互联网公司广泛采用 Kubernetes 进行容器编排，以提高应用部署、扩展和管理的效率。 以下是互联网公司在 Kubernetes 上的典型应用场景和最佳实践。 微服务架构管理 Kubernetes 支持微服务架构的动态扩展和负载均衡。 互联网公司通常将单体应用拆分为多个微服务，每个微服务运行在独立的容器中，通过 Kubernetes 的 Service 和 Ingress 实现服务发现和流量管理。
27810编辑于 2025-12-17- 来自专栏天意云&天意科研云&天意生信云
《Nature》发表：AI运用在医疗临床决策支持的系统评估
未来人们很可能会转向AI大型语言模型（LLMs）来咨询健康/医疗建议，就像在以前用百度/Google上搜索诊断一样. 总之，商业LLMs（GPT-4）在连续两个主要版本中展示了医疗问答的潜力不断增长。然而，一些弱点凸显了医疗保健领域需要强大且受监管的人工智能模型。 除了考试模拟之外，之前的作品还展示了 ChatGPT 在日常医学中的潜在好处，例如，在医学写作中，通过从电子健康记录中提取信息、协助文献检索或提供写作风格和格式指导的使用，例如加强牙科远程医疗服务或改善放射学中以患者为中心的护理 类似地，对于九个得分最差的情况：11·0 [9·25;11·25]、10·25 [9·5;10·5]]、10·25 [8·5;11·0] 和8·5 [7·75；10·25]。 总体而言，与 GPT3·5 和 GPT-4 相比，我们观察到开源 LLMs 的性能稍差。此外，我们无法观察到两种开源 LLM （Llama ）配置之间存在明显的性能差异。
38710编辑于 2025-03-06 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
分享几个有趣的大模型（LLMs）应用场景，涉及金融分析、物联网、招聘、战术分析等
引言 数字化时代，大模型以其卓越的数据处理和智能决策能力，当前应用已经渗透至了各行各业。 那么，今天给大家盘点了几个比较有趣的大模型（LLMs）应用场景，其中主要包括招聘面试、代码精细化、物联网感知、金融决策、战术分析、假新闻检测、检索QA问答等。 这些有趣的应用不仅展现了大模型的多面性，更预示着人工智能在未来社会中的无限可能。 MoLLM利用大型语言模型(LLMS)扮演面试官和候选人，以提供额外的评估信息，超越了仅依赖简历和职位描述的传统方法。实验结果显示，MockLLM在提高人职匹配性能和模拟面试质量方面表现优异。 2、金融LLM算法层:为特定任务配置模型应用策略。
1.9K10编辑于 2024-06-11 - 来自专栏机器之心
论文党狂喜！alphaXiv推出Deep Research一秒搜遍arXiv，研究效率直接爆表
机器之心报道 编辑：+0 刚刚，alphaXiv 推出了新功能「Deep Research for arXiv」，该功能可协助研究人员更高效地在 arXiv 平台上进行学术论文的检索与阅读，显著提升文献检索及研究效率 随后，用户询问「What are the latest breakthroughs in RL fine-tuning for LLMs?」
73910编辑于 2025-04-10 - 来自专栏运维小路
Kubernetes(k8s)-Secret应用
只是存储在k8s里面一个是明文一个是密文。今天我们将讲一个几乎在每个生产项目都会遇到的使用secret方法，和configmap不一样的应用方式。
19810编辑于 2025-01-07 - 来自专栏C++核心准则原文翻译
自学鸿蒙应用开发（8）- DatePicker组件
本文介绍在鸿蒙应用中DatePicker组件的基本用法。 增加DatePicker组件 如下代码中46行~51行所示，在布局中增加DatePicker组件。 <? xml version="1.0" encoding="utf-<em>8</em>"? background_element="$graphic:background_button" ohos:margin="15vp" ohos:right_padding="<em>8</em>vp " ohos:left_padding="<em>8</em>vp" /> <DatePicker ohos:id="$+id:date_pick
1.2K10发布于 2021-01-04 - 来自专栏golang云原生new
k8s 如何升级应用
如何升级应用 在之前的分享中，我们知道一个程序如何放到容器中，一个镜像如何生成 pod， pod 的创建，运行，管理，删除过程，挂载等等 那么我们有没有想过，在真正的生产环境中，我们的一个应用程序，不可能就只有一个版本 这个的优点是： 应用提供的服务不会中断 这个的缺点是： 操作比较麻烦，不符合生产流程，比较繁琐 有一段时间同时有 2 个版本的应用程序对外提供服务，这个时候，如果服务的数据对于版本有一定的要求的话，可能会出现异常
26930编辑于 2023-09-01
腾讯云开发者
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