【AI大模型】 人工智能 LLM 大模型将从根本上改变人类的软件工程

xiaoxiongbenbi: 当数组作为函数的参数传递时，它会自动转换为指针类型，此时使用sizeof(arr)将返回指针的大小，而不是数组的大小。 你这个test函数怎么算length 都只会是2

xiaoxiongbenbi: 第二点的函数调用计算数组的长度中的test函数,你是认真的吗? 错的太明显了好吧

阿J~: 先一键三连，有空慢慢研究

禅与计算机程序设计艺术: 引用「模型生成技术的挑战和未来发展尽管模型生成技术已经取得了很大的成功，但是它仍然面临一些挑战和限制。其中」 模型生成技术的挑战和未来发展 尽管模型生成技术已经取得了很大的成功，但是它仍然面临一些挑战和限制。其中最主要的挑战包括模型稳定性、数据不足和解释性等问题。 为了解决这些问题，未来的发展方向包括改进模型结构和算法、增加数据量、提高模型解释性等方面。例如，可以开发新的神经网络结构，例如变分自编码器、生成对抗网络等，以提高模型的稳定性和效果；可以收集更多的数据，并使用半监督学习和弱监督学习等技术来利用未标记的数据；可以使用解释性机器学习方法来分析模型生成的数据，并提高模型的解释性和可解释性。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「禅与计算机程序设计艺术」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131588531

禅与计算机程序设计艺术: 引用「模型生成技术的发展历程模型生成技术的发展历程可以追溯到20世纪80年代，当时研究人员就开始探索如何使」 模型生成技术的发展历程 模型生成技术的发展历程可以追溯到20世纪80年代，当时研究人员就开始探索如何使用神经网络来生成数据。然而，由于当时计算机硬件和算法的限制，这些尝试并没有取得很大的成功。 随着深度学习技术的发展，模型生成技术也得到了快速的发展。2014年，Ian Goodfellow等人提出了一种名为生成对抗网络（GAN）的模型生成技术，该技术通过对抗两个神经网络来生成数据。这一方法大大改进了以往的模型生成技术，在自然语言处理、计算机视觉等领域都取得了显著的成果。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「禅与计算机程序设计艺术」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131588531