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#原理

“大模型幻觉”在人类大脑中同样存在

用户4035096

在刷题时被两个“看起来都对”的选项折磨,这绝不是因为你笨,而是你的大脑正在经历一场 “表征坍缩” 。

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人类活动的商业价值将归零

用户4035096

作为一名在资本市场摸爬滚打多年的投资人和行业分析师,我最近在看各个赛道的底层商业逻辑时,得出了一个让人毛骨悚然但又无比清晰的结论。

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重创英伟达, 新“卖铲人”直接把模型刻进芯片了

用户4035096

作为在科技赛道摸爬滚打多年的投资人,我每天都会看到无数号称“颠覆英伟达”的BP(商业计划书)。但绝大多数只是在GPU的生态护城河外蹭蹭痒。然而,今天进入视野的初...

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PostgreSQL 数据扫描方法原理详解

用户4035096

今天,我将分解最常见的扫描类型,它们如何工作,以及您何时会在查询中看到它们。 Sequential scan (顺序扫描, seq scan)

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在群里被啪啪打脸, AI 纠正了我的自负与愚蠢!

用户4035096

今天, IF club 群里发了一个问题: 如何让PostgreSQL自定义聚合函数的finalfunc仅执行一次?

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向量索引预热(prewarm)原理

用户4035096

当从PG数据库访问数据时, shared buffer中没有被访问的数据, 需要从数据文件所在的存储(例如磁盘)中读取数据块, 加载到shared buffer...

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VexDB DiskANN 图索引原理与实践

用户4035096

之前分享了VexDB的ivfpq 聚集点向量索引 和 graph_index图向量索引原理

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一文搞懂全文检索的根基: 标记化(Tokenization)原理详解

用户4035096

全文检索相信大家不陌生, 例如在PG中有存储文本经过分词处理后的tsvector类型(里面存储了词元/标记(tokens), 位置等关键信息)、用于全文检索的查...

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openHalo兼容mysql原理和实践

NickYoung

MySQL兼容实现原理:大概看了下代码,引入MySQL协议,在parser里通过makeFuncCall或者sql转换等方式将MySQL方言和sql转换为PG协...

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练习PG两年半,手搓回收站插件

NickYoung

今天的案例来自于我的同事楚帝(不是花名,让我称呼他楚弟,但他太牛了,我们私下叫他楚帝),一名非常优秀的PostgreSQL DBA。

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postgres_fdw优化案例--GUC控制join pushdown

NickYoung

有朋友“吐槽”公众号的文章比较长,基本不想看。 这里解释下,老杨之前就讲过做公众号的目的:一是给自己做案例记录,二是给大家分享技术原理。因此我得“记得清楚”,“...

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零基础认识大语言模型(LLM)工作原理(8.为什么大模型会“胡说八道”?)

GuZhenYin

通读了前面7章内容,其实我们应该就能明白:因为它的训练目标,从来不是“事实正确”,而是“概率最优续写”。

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数据库事务ACID特性深度拆解:系统架构设计师必考并发控制机制原理详解

程序员古德

数据库事务是数据库管理系统中执行的一个逻辑工作单元,由一个有序的数据库操作序列构成。这个概念由计算机科学家吉姆格雷在二十世纪七十年代系统提出,他后来因此获得图灵...

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⏰ 如何让网页时间「不被用户篡改」?一招解决设备时间不准问题!

芸知

你是否遇到过这种情况:用户修改了手机/电脑时间,导致你的网页倒计时错乱、活动时间显示异常?别担心!今天分享两个实用解决方案,轻松解决设备时间不准的问题👇

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机器人清洁模组的自清洁技术

索旭东

针对清洁模组本身(主要指拖布和滚刷)的自清洁,目前主流技术已经从简单的“打湿拧干”发展为一个复杂的系统,可以把它们拆解为机械、水路、化学、物理四个维度的组合拳。...

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Iceberg Z-Order 算法原理与实战:多维查询性能提升 10 倍

gavin1024

摘要: EMR 基于 Iceberg 开源组件优化,提供 Z-Order 算法,通过多维数据布局优化提升查询性能,适用于多维分析场景,帮助企业在数据查询时获得更...

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零基础认识大语言模型(LLM)工作原理(7.为什么“预测下一个 Token”会产生智能?)

GuZhenYin

大模型的智能,不是来自“理解”,而来自对人类语言分布的极致拟合,而语言本身已经编码了世界结构。

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零基础认识大语言模型(LLM)工作原理(6.从 SwiGLU 到 MoE —— FFN 才是大模型真正的算力核心)

GuZhenYin

但在现代大模型(LLaMA / Qwen / DeepSeek / GPT 系列)中,有一很重要的现实情况:

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零基础认识大语言模型(LLM)工作原理(5.Transformer的FFN模块到底是什么?)

GuZhenYin

在上一章中,我们已经知道,Attention 的作用是:让模型能够在生成每个 Token 时,回看并加权所有历史信息。

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零基础认识大语言模型(LLM)工作原理(4.Attention:模型是怎么看懂上下文的?)

GuZhenYin

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