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随着大模型技术的发展,智能助手(Agent)已成为连接用户需求与外部服务的核心载体。智能Agent作为基于千问大模型的智能框架,支持通过工具调用扩展能力,而天气...
随着模型在自然语言理解、文本生成等基础任务上的性能持续突破,其在复杂问题解决场景中的推理能力不足逐渐成为技术落地的关键瓶颈。尽管主流模型在单一任务中展现出接近甚...
在大数据时代,无限流数据已成为企业和机构的核心数据资产,如实时产生的舆情信息、客服工单、系统日志,但这类数据具有无界性、实时性、非结构化三大特征,传统的批量聚类...
如果接触过大模型调用、或从事AI应用开发的工程师,基本天天都和Embedding打交道,分词Token、向量检索、语义匹配、RAG知识库、大模型对话生成,处处都...
我们需要在 10 台 RTX 4090 组成的算力集群上部署 Qwen-14B大模型,支撑日均 10 万次用户对话推理请求,核心痛点:
前面我们已经完整讲过全新服务器从零搭建、部署运行大模型的全套流程,今天咱们就在这个基础上,继续往下做关键一步:给服务器配置独立显卡,打通 GPU 硬件加速能力。...
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...
在日常慢病临床与健康大数据场景里,高血压、2 型糖尿病、慢性肾病从来都不是单独存在的疾病。很多患者先是血压升高,长期代谢紊乱诱发血糖异常,久而久之肾脏微血管持续...
多模型混合调度,是在一套统一调度框架下,同时纳管本地私有化部署大模型、云端在线API大模型、以及多版本同类型模型的综合性资源管理方式。系统不会固定把所有推理请求...
随着人工智能图像生成模型的迅猛发展,我们仿佛一夜之间踏入了"人人都是创作者"的新纪元。只需输入一段文字描述,AI就能在数十秒内将其转化为令人惊叹的视觉图像。然而...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌在2018年发布的自然语言处理模...
我们理解“苹果”这个词,能联想到一种水果、一个公司、或者牛顿的故事。但对计算机而言,“苹果”最初只是一个冰冷的符号或一串二进制代码。传统的“One-Hot”编码...
核心定义:N-gram 是来自给定文本或语音序列的 N 个连续项(如单词、字符) 的序列。它是一种通过查看一个项目的前后文来建模序列的概率模型。
回顾前面几篇文章,我们分别对文生图的案例演示和RAG Query改写做了详细介绍,今天我们再趣味性的强化一下两者的应用途径,结合两个模型Qwen-Turbo和Q...
在工作和生活中,我们可能经常会遇到一些场景,我们在搜索引擎中输入问题寻求解决方案,返回的却是大量重复的、基础性的、甚至是商业推广的内容。无奈的反复修正我们的检索...
检索增强生成(RAG)已成为将大型语言模型的专业知识、实时性与事实准确性相结合的经典架构。其核心思想直白而有力:当用户提问时,首先从一个庞大的知识库(如公司文档...
将文本转换为向量(文本嵌入)是自然语言处理中的核心任务,有许多大模型可以完成这项工作。上一篇文章《构建AI智能体:超越关键词搜索:向量数据库如何解锁语义理解新纪...
大模型上下文长度,简单来说就是模型单次对话、单次推理能够记住并处理的文本总Token数量。早期开源大模型普遍只有4K、8K上下文,只能处理短篇对话、简短文档、小...
先忽略Function Calling的名称,看看“解锁大语言模型的实际行动力”,为什么有此一说?难道大模型也会有到达不了的彼岸?如果接触过DeepSeek,我...
大模型的横空出世,也诞生了很多优秀的AI编程工具,笔者通过从业经历,重点介绍一下Cursor、CodeBuddy、Trae这三款利器。本文将带你一探究竟,揭秘...
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