Lawyer LLaMA 首先在大规模法律语料上进行了continual pretraining,让它系统的学习中国的法律知识体系。 在此基础上,我们借助ChatGPT收集了一批对中国国家统一法律职业资格考试客观题(以下简称法考)的分析和对法律咨询的回答,利用收集到的数据对模型进行指令微调,让模型习得将法律知识应用到具体场景中的能力。
基于大模型 API 的智能法律咨询助手
西部高校法律援助智能服务与实训管理平台前端实现
西部高校法律援助智能服务与实训管理平台后端
技术面试学习路线图集合,涵盖 Java、Go、Python、前端、AI、算法、系统设计、架构、Redis、MySQL 等核心方向。 从入门到架构师,50+ 学习路线帮你系统掌握热门技术栈与面试知识点,构建个人技术成长路径。 面试不慌,路线图全收录:AI、大厂、全栈、系统、数据结构、架构一网打尽。 全岗位面试学习路线合集,覆盖后端/前端/AI/系统等方向,助力开发者系统成长与高效准备技术面试。
专注于面试场景的前端项目,旨在通过AI技术提升候选人和面试官的体验,包含丰富的交互功能和智能评估系统。
in-ai-interview:专为AI面试准备的开源项目,提供算法题解、技术面试指南及实战模拟,助你轻松应对AI领域面试挑战。
智能面试官,基于Spring-Alibaba-Ai实现全流程技术面试的开源AI系统(AIAgent)。实现了AI进行笔试,面试。并可以进行评价。
一个面向求职者的智能化虚拟面试平台后端:基于 Spring Boot +Spring AI + MySQL + Redis + WebSocket,集成科大讯飞大模型(对话/面试官)、RAG 知识库增强、ASR 实时转写与 TTS 语音合成,并提供面试过程分析报告、面经社区与简历管理,助力高效模拟与提升面试能力。