【大模型AIGC系列课程 3-2】国产开源大模型：ChatGLM

https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf GLM是General Language Model的缩写，是一种通用的语言模型预训练框架。它的主要目标是通过自回归的空白填充来进行预训练，以解决现有预训练框架在自然语言理解（NLU）、无条件生成和有条件生成等任务中表现不佳的问题。 具体来说，GLM通过随机遮盖文本中连续的标记，并训练模型按顺序重新生成这些遮盖的部分。这种自回归的空白填充目标使得GLM能够更好地捕捉上下文中标记之间的依赖关系，并且能够处理可变长度的空白。通过添加二维位置编码和允许任意顺序预测空白，GLM改进了空白填充预训练的性能。

3-2 队列

3-2 队列 1、基本概念 队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。

3-2配置系统

.Net Core配置系统支持文件（Json、XML、INI）、注册表、环境变量、命令行、AZure Key Vault等。

3-2 矩阵的子集

> x <- matrix(1:6,nrow=2,ncol=3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6

lagou 爪哇 3-2 zookeeper 笔记

分布式系统的协调工作就是通过某种方式，让每个节点的信息能够同步和共享。这依赖于服务进程之间的通信。通信方式有两种：

直播预告：《实战演练：程序员用AIGC干正事》

5月18号晚上19:30，我会在【腾讯技术工程】知乎号和【腾讯程序员】视频号上做一场直播：《实战演练：程序员用AIGC干正事》，欢迎大家观看。公众号文章推荐阅读：1.

JAVA入门3-2（未完，待续） 原

List（序列）、Queue（队列）可重复排列有序的，Set（集）不可重复无序。list和set常用。

直播预告｜AIGC新时代，探索AI＋教育深度融合新可能

同时，伴随着AIGC近期的大热，也让全世界感受到了AI的无限可能。 语言学习、课堂沟通、自动管理、虚拟社区、直播教学、在线实验、自助式辅导、智慧教室、跨境能力对接，人工智能与教育领域的进一步深度融合，为全社会打开了更加智能化、个性化、高效化的教育体系和教育新方式。 同时为了保证论坛的互动体验，受制于论坛活动规模限制，本次会议将分为内场和外场，内场会议将与主持人直接沟通并彼此进行圆桌会议同时对外场进行直播，一经通过筛选，不论内外场成员皆可加入后续精英社群。

what is aigc and what is the future of aigc

what is aigc and what is the future of aigc AIGC stands for Artificial Intelligence Generated Content The future of AIGC is very promising. The development of new applications for AIGC: As AIGC systems become more sophisticated, they will be The rise of ethical concerns about AIGC: As AIGC becomes more widespread, there will be increasing concerns Overall, the future of AIGC is very promising.

【愚公系列】《AI+直播营销》025-直播平台选择与引流方法（引流短视频策划及AIGC方法）

一、引流短视频策划及AIGC方法引流短视频作为素材进行流量采买，相较而言，性价比更高。 这么一大堆，价格才1打头，快去直播间抢购吧！”2.1利用AIGC获取创意灵感当缺乏创意时，可借助AI工具（如DeepSeek、文心一言等）快速生成大量拍摄角度。 通过梳理爆款、促销、主题、嘉宾等亮点，选择展示效果、过程或口播等合适形式，并善用AIGC工具突破创意瓶颈，即可高效生产出能够为直播间精准引流的优质短视频内容。 3.2利用AIGC批量生成促销文案直播团队可以借助AI工具，学习上述文案公式，快速批量生成多样化的促销短视频文案，极大提升内容创作效率。 4.2利用AIGC获取创意灵感相较于产品和促销视频，主题短视频的创意更为多元。利用AI工具可以有效拓展策划思路，生成具体、可执行的视频创意角度。

直播邀约 | 4月8日，腾讯云AIGC存储解决方案重磅发布！

本期,我们将为大家开箱 “腾讯云AIGC存储解决方案”的重磅发布 这将是国内首个双自研存储引擎支撑的AIGC存储解决方案 也是“80%大模型企业的共同选择” AI大模型将重新定义云计算的网络、计算存储, 这其中也对“数据底座也提出了更高的要求而这次腾讯云存储的重磅升级正是为AIGC场景量身定制 或者扫描海报下方二维码即可预约活动

开源AIGC学习—AIGC模型异步服务

一、模型准备 详细内容见： 开源AIGC学习—文生视频模型本地运行 开源AIGC学习—文生图模型服务封装 开源AIGC学习—文生图模型本地运行 二、异步服务封装 主要通过python 的fastapi方式 from diffusers.utils import export_to_video task = Tasks.text_to_image_synthesis model_id = '/mnt/d/aigc_model image_pipe = pipeline(task=task, model=model_id) viedo_pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("/mnt/d/aigc_model output = image_pipe({'text': prompt}) image_output= "/mnt/d/aigc_result/" + str(text_info.tracking_id output = image_pipe({'text': prompts}) image_output= "/mnt/d/aigc_result/" + tracking_id + ".png

直播预约 | 5月9日，腾讯混元大模型全场景AIGC应用开讲

3-2 数组元素的区间删除 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101225075 3-2 数组元素的区间删除 (20 分) 给定一个顺序存储的线性表，请设计一个函数删除所有值大于

直播预告 | 未来已来，AIGC革命将如何颠覆音视频应用与创作

4月26日（周三）晚8点 关注腾讯云音视频视频号线上直播 抓住音视频发展新趋势 腾讯云音视频在音视频领域已有超过21年的技术积累，持续支持国内90%的音视频客户实现云上创新，独家具备RT-ONE

直播招募：AIGC竞速正当时，是谁快人一步？｜量子位·视点

视点 发自 凹非寺 量子位｜公众号 QbitAI ChatGPT打开了AIGC的魔盒。 短短几个月的时间，中国AIGC市场就涌现出了数款创新产品、应用，AIGC和通用大模型技术与常见应用的融合，也已成为大势所趋。 「量子位·视点」线上直播活动即将重启，这次，我们将目光聚焦在近期热门的AIGC企业。 我们希望借此机会让更多AIGC企业走向台前，展示中国企业的前沿技术和创新产品。 自2021年底「量子位·视点」上线以来，十二期直播已经累计35000+次观看，3000+次分享，相关文章全平台累计350w+次曝光阅读，获得了来自产业界、学术界人士以及爱好者们的广泛关注。 企业报名 在合集 #量子位·视点 可以查看往期「量子位·视点」的分享回顾及更多信息内容，同时往期视点直播回放均已上传至B站「量子位公开课」。

千人千面的个性化体验，AIGC与直播礼物撞出新火花

QQ音乐作为腾讯音乐旗下的头部音乐APP就在原有实时互动直播的基础上，率先在直播间中上线了“AIGC+直播礼物”的神笔马良玩法。 QQ音乐直播平台就专门搭建了作品榜单，方便用户进行礼物展示和交易，为用户专属的AIGC直播礼物赋予更多价值。 轻松快速上线 腾讯云AIGC直播礼物解决方案 QQ音乐神笔马良玩法的创新实践让我们看到“AIGC+直播礼物”是一个极具潜力与商业价值的应用场景。 AIGC直播礼物解决方案 腾讯云音视频为企业用户提供了终端SDK及云端渲染两种AIGC直播礼物解决方案接入方案。 1. 客户可以将AIGC直播礼物，通过云端特效渲染，与原始画面进行结合。

pandas入门3-2:识别异常值以及lambda 函数

假设每个月的客户数量保持相对稳定，将从数据集中删除该月中特定范围之外的任何数据。最终结果应该是没有尖峰的平滑图形。

AIGC---------AIGC在数字孪生中的应用

跨越虚拟与现实：AIGC在数字孪生中的应用 引言 近年来，人工智能生成内容（AIGC，Artificial Intelligence Generated Content）与数字孪生（Digital Twin 结合AIGC，数字孪生可以实现从静态模型向动态、智能化系统的转变。 — AIGC如何增强数字孪生 1. 快速构建高精度虚拟模型 传统的数字孪生构建依赖于手动建模，耗时耗力。 AIGC通过深度学习技术生成高精度的3D模型，大幅提高效率。 AIGC结合强化学习算法，可以自动生成优化策略。 挑战与未来 尽管AIGC与数字孪生的结合拥有巨大潜力，但仍然存在以下挑战： 数据隐私与安全：如何保护虚拟模型中的敏感数据？ 生成内容质量控制：AIGC生成的内容是否可靠？

用 AIGC 打败 AIGC，守护数字化发展

ZOLOZ用起了AIGC 批量生成攻击数据样本，利用生成的样本同样可以实现训练模型的结果，效率更高，效果更逼真。 4 用AIGC打败AIGC AIGC 给ZOLOZ带来了巨大的助力，而 ZOLOZ 也清楚地看到，虽然目前大多数黑产攻击仍然采用物理生成的方式，但随着AIGC技术的普及，黑产也可能利用AIGC生成更高仿真性和迷惑性的假证 ，ZOLOZ务必从现在就开始打磨辨别AIGC的能力。 ZOLOZ给出的应对方案是利用自己的AIGC算法，生成大量看起来逼真的证件图片数据，用来训练另一个可以识别AIGC的模型。 以左手搏右手，以魔法打败魔法——用AIGC技术，来打败未来AIGC的风险，ZOLOZ 的这条路径，未来很可能变成安全认证的一大趋势。