涌现能力是指当系统复杂度达到某个阈值时，整体表现出其组成部分所不具备的新特性，它描述了当模型规模达到某个临界点时，突然出现的新能力和行为模式。这种现象不能简单地...

当AI也开始落伍了，想象一下，一位在2020年训练出来的医疗诊断专家，在2024年仍然使用当时的医学知识进行诊断，这就是大模型在生产环境中面临的残酷现实，模型衰...

在推荐系统领域，我们常常面临两个核心挑战：一是如何从用户-物品交互的稀疏矩阵中提取出深层次的、有意义的知识；二是如何向业务方或用户解释为什么推荐这个？协同过滤基...

近年来，深度学习模型呈现出越大越好的发展趋势。如今大模型也如雨后春笋般蓬勃发展，随意一个模型动辄需要数百GB的存储空间。这种模型规模的爆炸式增长带来了严峻的挑战...

信息时代，每天都面临着爆炸式的数据增长，以文本数据为例，一个中等规模的文档集合可能涉及数千个不同的词语，每个文档都可以表示为一个高维向量。这种"词袋"表示方法虽...

回顾昨日的训练历程，我们经历了一场从混乱到有序的技术探索。初始阶段，模型表现令人堪忧：生成内容严重重复、格律混乱，损失值高达1.7467，输出的诗歌如同破碎的镜...

在我们的印象中，我们曾比喻大模型为一位学识渊博、通晓古今的大学者，他读过亿万本书，知识储备深不可测。但是，如果我们先想让他成为我们公司的法律顾问，或者帮我们写中...

在我们与大语言模型的每一次对话背后，都隐藏着一个至关重要的学习机制就是损失函数。这个看似抽象的概念，实则是所有大模型实现智能进化的核心引擎。它如同一位严格的导师...

在机器学习的核心工作流中，模型评估与选择是确保最终模型泛化能力的关键。当数据有限时，如何准确评估模型性能、避免过拟合成为核心挑战。交叉验证作为一种强大而经典的统...

前四期我们讲了资产画像、讲了决策模型、讲了流程。你可能会说：“道理我都懂，但数据量太大了，关联分析太难了。”

在我们面对项目需求时，构建模型只是第一步，评估其性能并判断它是否真正解决了问题，才是决定项目成败的关键。一个在训练集上表现完美的模型，可能在现实数据面前一败涂地...

随机森林是一种非常强大的机器学习算法，它属于集成学习中的Bagging方法。随机森林的基本单元是决策树，而森林就是由很多棵决策树组成的。简单的说随机森林就是由多...

在我们选择使用一个模型时，我们经常需要评估模型的性能。通常，我们会将数据集分为训练集和测试集，用测试集来评估模型的泛化能力。然而，单次划分的测试集可能不能完全代...

我们通常说“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，集成学习就是利用这个思想。在机器学习中，我们训练多个模型，这些模型可以是同一种类的，也可以是不同种类的，然后通过某种方式将...

超参数是机器学习模型在训练开始前需要设定的配置参数，它们不是从数据中学习得到的，而是用来控制学习过程的指导参数，通俗的理解，想象一下，我们在骑自行车时，需要先进...

最近我们分享模型拟合和早停机制时，都涉及到了“偏差-方差权衡”的概念，那么什么是偏差，什么又是方差，隐含了哪些新奇巧妙的知识点，今天我们来一探究竟。首先，我们找...

不知道大家有没有过类似的经历，在很多针对数据类处理的项目中，我们常常遇到这样的困境，模型在训练数据上表现不佳，或者相反，在训练数据上表现完美却在真实场景中一败涂...

在数字化金融时代，欺诈交易已成为金融机构面临的重要挑战，欺诈交易已成为金融机构面临的重要挑战。传统基于规则的检测方法难以应对日益复杂的欺诈模式，今天我们实现一种...

好消息来了！CNB虽然是为程序员打造的专业云原生平台，但它的云开发环境其实非常适合作为所有人的云端办公环境，让每个人都能轻松享受到企业级的工作空间：

想象一下这样的场景，我们每天出门都会查看天气预报，如果预报总是说"今天晴，气温25度"，久而久之你会觉得这信息索然无味，因为太确定了。但如果预报说"今天有80%...