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#AIGC

腾讯云数据平台,为AIGC全流程提供高效存储解决方案。

火爆春晚的科技机器人,被这家卫浴企业搬进了家里!

Alter聊科技

在央视春晚的舞台上,人形机器人的“含量”达到了前所未有的高度:胆似铁打骨似精钢的“武林高手”、喜爱“220V科技福”的仿生奶奶、会盘核桃的零售小店主理人等,一同...

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Transformer架构进化:从BERT到GPT-4,大语言模型如何重塑AI技术栈

摘星.

# Transformer架构进化:从BERT到GPT-4,大语言模型如何重塑AI技术栈

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向量嵌入入门:给每个词分配一个“数字指纹“

ETL 小当家

🚀 本文收录于 AI-From-Zero 项目 —— 一个从零开始系统学习 AI 的知识库。如果觉得有帮助,欢迎 ⭐ Star 支持!

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当 AI 开始编造事实:Text2SQL 中的幻觉陷阱与破解之道

ETL 小当家

🚀 本文收录于 AI-From-Zero 项目 —— 一个从零开始系统学习 AI 的知识库。如果觉得有帮助,欢迎 ⭐ Star 支持!

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国产之光 万卡超集群是怎样炼成的:液冷为基,RDMA为脉,机房为脑

早起的鸟儿有虫吃

🌐 成为国家超算互联网平台最大算力资源池欢迎各产品线销售/BD(寻找潜在的目标客户、建立合作关系)邀客户 旅游 ,参观 , 会议 方式 进行商务洽谈,技术合作

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2026年开发在做什么?

4cos90

在过去的一年里,无论是开发的过程还是目标都在发生变化 —— 这一切的核心驱动力,是大模型工具(如 trae)从 “辅助工具” 变成了 “核心生产工具”,也让我对...

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别让幻觉误导AI!揭秘RAG技术如何重塑大语言模型的精准知识边界

摘星.

摘要:当大语言模型(LLM)自信地编造虚假信息时,我们该如何应对?本文通过真实项目案例,深入剖析检索增强生成(RAG) 技术如何为LLM构建知识边界。你将获得:...

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调试新玩法:如何让AI成为你脑力的延伸,而非替代

叶一一

深夜,供应链管理后台的数据大屏突然报警。订单履约率在20分钟内下降了7个百分点。你迅速定位到“物流调度看板”模块,控制台里躺着一条令人困惑的错误:Cannot ...

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解密RAG:如何用检索增强生成打破大模型“幻觉”困局?

摘星.

摘要:本文深入剖析大模型"幻觉"问题的技术根源,通过检索增强生成(RAG)技术框架的实战解析,展示如何将动态知识检索与生成模型结合。你将获得RAG系统的完整实现...

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『n8n』发送第一封邮件

德育处主任

在日常办公中,重复发送通知邮件、定时推送报表、表单提交后自动回复等场景十分常见,手动操作不仅耗时,还容易出现遗漏或错误。n8n作为一款开源的可视化工作流自动化工...

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掌握高效调参:深入解析LoRA如何用1%资源实现90%的微调效果

摘星.

大型语言模型(LLM)的微调是提升模型性能的关键步骤,但传统全参数微调需要海量计算资源,动辄消耗数百GB显存和数天训练时间,成为AI开发者的主要瓶颈。本文将深入...

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Google AI Studio 使用指南:玩转最强 Gemini 全家桶!

Neolnfra

Google AI Studio(简称 AI Studio)是 Google 官方免费 AI 平台 + 应用构建工具。 集成 Gemini 3 系列(Pro/F...

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AI 画图全家桶来了!这回想自己手绘图都难了

程序员小富

前几天我不是分享了如何零成本搭建 next-ai-draw-io,教大家用 AI 生成 draw.io 风格的架构图。后台反响还不错,看来大家对手绘架构图真的是...

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解锁Agent智能体的未来:五大实战策略彻底革新人机协作模式

摘星.

本文深入探讨AI Agent智能体的核心技术原理与实战应用策略。通过解析目标导向协作机制、记忆库管理技术、小步验证工作流、错误诊断系统和风险感知框架五大核心策略...

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当本地 AI 遇见企业协作:一次边缘智能落地的价值探索与实践思考

IT蜗壳-Tango

从 OpenCloudOS 开发板上的 OpenClaw 部署,到飞书机器人的无缝集成——一个技术人眼中的"小而美"智能化转型实践,以及对企业 AI 落地路径的...

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OpenCloudOS部署OpenClaw配置本地Ollama

IT蜗壳-Tango

上一篇内容我们在OpenCloudOS部署好了OpenClaw,但是还没有配置它的LLM,今天我们在艾克斯开发板上使用Ollama来部署一个小模型。

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基于OpenCloudOS部署OpenClaw

IT蜗壳-Tango

OpenCloudOS是由操作系统、软硬件厂商及个人共同打造的操作系统开源社区,旨在AI时代下构建自主安全、绿色节能、高性能高可用的最佳基座。 目前 OpenC...

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大语言模型和智能体应用实践指南:以体育竞技人工智能实践为例(下)

走向未来

处理完数据后,我们需要构建数学模型来回答两个核心问题:球员现在的状态(势头)如何?谁会赢得下一场比赛?

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