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人工智能
¥1-6K/月

5-10年经验

1个月

项目编号:【159120】 部署已有的模型至腾讯云HAI 并生成可前端调用的功能接口
人工智能
¥6-12K/月

5-10年经验

1个月

项目编号:【159068】 调研分析编译器测试技术。具体的,从以下论文中选取有代表性的3篇,分析讲解核心算法,代码,复现代码,评估其优缺点。论点清晰,论据充分。 24, Fuzz4All: Universal Fuzzing with Large Language Models 23, White-box Compiler Fuzzing Empowered by Large Language Models 23, GrayC: Greybox Fuzzing of Compilers and Analysers for C 24, UBfuzz: Finding Bugs in Sanitizer Implementations 23, Finding Unstable Code via Compiler-Driven Differential Testing 22, Finding Typing Compiler Bugs 交付件: ● word或ppt形式报告书 # 论文讲解:要解决的问题,核心解决算法、创新 # 代码讲解:核心模块,执行流程 ● 复现用代码及运行演示 ● 试验报告:试验配置,benchmark,收益数据,项目不足/未来改进方向 评审方式:腾讯会议 预算:5000~10000,协商决定 时间:一周左右,协商决定
人工智能
¥6-12K/月

5-10年经验

1个月

项目编号:【159040】 调研分析基于大模型(LLM)的智能自主决策、人机交互技术。具体的,从以下论文中选取有代表性的3篇,分析讲解核心算法,代码,复现代码,评估其优缺点。论点清晰,论据充分。 23, GPT-DRIVER: LEARNING TO DRIVE WITH GPT 23, Dialogue-based generation of self-driving simulation scenarios using Large Language Models 23, Drive Like a Human: Rethinking Autonomous Driving with Large Language Models 23, DILU: A KNOWLEDGE-DRIVEN APPROACH TO AUTONOMOUS DRIVING WITH LARGE LANGUAGE MODELS 23, A Language Agent for Autonomous Driving 23, GPT-4V in Wonderland: Large Multimodal Models for Zero-Shot Smartphone GUI Navigation 23, Desycribe, Explain, Plan and Select :Interactive Planning with Large Language Models Enables Open-World Multi-Task Agents 交付件: ● word或ppt形式报告书 # 论文讲解:要解决的问题,核心解决算法、创新 # 代码讲解:核心模块,执行流程 ● 复现用代码及运行演示 ● 试验报告:试验配置,benchmark,收益数据,项目不足/未来改进方向 评审方式:腾讯会议 预算:暂定5000~10000,协商决定 时间:一至两周,协商决定
人工智能
¥6-12K/月

5-10年经验

1个月

项目编号:【159029】 希望调研分析基于大模型(LLM)的自动化安全运维(DevSecOps)技术。具体的,分析,讲解,复现以下论文,代码,评估现有技术的现状,缺陷。论点清晰,论据充分。 漏洞检测: 23, Fuzz4All: Universal Fuzzing with Large Language Models 修复: 24, Domain Knowledge Matters: Improving Prompts with Fix Templates for Repairing Python Type 23, Copiloting the Copilots: Fusing Large Language Models with Completion Engines for Automated Program Repair 23, Impact of Code Language Models on Automated Program Repair 23, RAP-Gen: Retrieval-Augmented Patch Generation with CodeT5 for Automatic Program Repair 23, Pre-trained Model-based Automated Software Vulnerability Repair: How Far are We 交付件:word或ppt形式报告书 评审方式:腾讯会议 预算:暂定5000~10000,协商决定 时间:暂定一周,协商决定
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