收藏 / 列表

天潤融通科技 - 客户服務轉折點:從工具效率到AI勢能

過去二十年,客户服務的競爭始終圍繞“工具效率”展開。 從語音機器人到雲客服,從自動外呼到知識庫升級,企業不斷用新工具武裝人力,希望讓人“跑得更快”。但這種模式的核心仍然是“以人為驅動力”——工具只是放大器,而非替代者。 問題在於,這條路已經走到了盡頭。人的潛力被壓榨到極限,工作強度的上限已無法再突破。再好的工具,本質上仍是在要求人用更短的時間完成更多的任務。無論從人性

人工智能 , 深度學習 , 客户服務

fangpin - 深入解析:使用 Triton 實現 Flash Attention2 - 讓大模型訓練飛起來

引言 你是否曾經在訓練大型語言模型時,眼睜睜地看着 GPU 內存不斷飆升,最終因為 OOM(Out of Memory)錯誤而前功盡棄?或者在處理長序列時,發現注意力機制的計算時間呈平方級增長,讓人望而卻步? 如果你有過這樣的經歷,那麼今天這篇文章將為你帶來一個革命性的解決方案:Flash Attention2。更令人興奮的是,我們將通過 Triton 這個強大的 GPU 編程框

歸一化 , 人工智能 , 深度學習 , ide , Python

IvorySQL - 聚焦六大功能:PostgreSQL 18 新特性深度解析

PostgreSQL 全球開發組於 2025 年 5 月 8 日發佈了 PostgreSQL 18 的首個 Beta 版本,正式版也已於 9 月 25 日正式上線。本文 IvorySQL 社區將為大家拆解 PostgreSQL 18 的六大亮點特性。 一、PG 異步 I/O(AIO)框架:邁出打破同步阻塞瓶頸的第一步 PostgreSQL 18 全新引入異步 I/O 子系統。新機制允許特定場景下並

數據庫 , SQL

HuiZhu - 技術人做活動策劃?這個AI指令幫你搞定專業方案

作為開發者或技術leader,你有沒有遇到過這種情況:老闆突然讓你負責技術沙龍、產品發佈會或者團隊建設活動,你對着PPT發呆半天,不知道從哪兒開始? 我之前也遇到過。明明寫代碼很溜,一到策劃活動就抓瞎——預算怎麼算?流程怎麼設計?風險怎麼控制?感覺每個環節都是坑。 技術人策劃活動的三大痛點 跟幾個做過活動的技術朋友聊過,大家的困擾出奇一致: 1. 不知道完整流程包含什麼 策劃案要寫哪些部分?

generative-ai , chatgpt , 人工智能 , 活動 , prompt

PoloAPI - Kimi K2 日調用量超100億 token,API 價格低於 Claude 系列模型

一、Kimi K2模型基本信息 Kimi K2是由北京月之暗面科技有限公司(Moonshot AI)於2025年7月11日發佈的開源大語言模型,具有以下核心特點: ‌架構創新‌:採用MoE(混合專家)架構,總參數規模達1萬億(1T),激活參數為320億(32B),包含384個專家模塊,每個token選擇8個專家進行計算 ‌性能表現‌:在SWE Bench Verified、Tau2、AceB

編程 , llm , 算法 , 人工智能 , 後端

一點人工一點智能 - 《計算機算術實踐:習題與編程》

書籍:Computer Arithmetic in Practice: Exercises and Programming 作者:Sławomir Gryś 出版:CRC Press​ 編輯:陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載:書籍下載-《計算機算術實踐:習題與編程》 01 書籍介紹 這是一本面向本科及研究生階段、簡明易懂的入門讀物,專為在大學課程中希望理解計算機

編程 , 算術 , 人工智能 , 計算機

Aloudata大應科技 - ChatBI 推薦:Aloudata Agent 分析決策智能體在“歸因分析”上的突破

前言 在智能數據分析時代,企業對於數據分析的需求已超越簡單的數據呈現,更追求對數據波動背後原因的深度洞察。作為一款 ChatBI 分析決策智能體,Aloudata Agent 不止於幫助企業通過自然語言實現“智能問數”,在“歸因分析”上還實現了重大突破,通過其自主構建的 NoETL 指標語義層,提供了可組合、可追溯、可解釋、可複用的歸因分析能力,把每一次波動、每一場對比、每一個異常,都變成一次結構

agent , 人工智能 , 數據分析

全棧技術開發者 - 矩陣和線性變換怎麼理解?矩陣與線性變換的關係究竟是什麼?一個矩陣如何對應到具體的變換?特徵向量和特徵值的意義是什麼?

在現代數學的研究中,線性代數佔據着核心位置,它不僅是純數學的重要組成部分,也是物理學、工程學、計算機科學等學科的基礎工具。矩陣與線性變換作為線性代數的核心概念,具有深厚的理論內涵和廣泛的應用價值。矩陣的排列和運算規則表面上似乎只是數字的組合,但其內在體現的是對向量空間結構的精確描述;而線性變換則揭示了向量空間中元素之間的映射規律,是代數與幾何之間的直接聯繫。 理解矩陣與線性

機器學習 , 線性變換 , yyds乾貨盤點 , 特徵值 , 向量空間 , 人工智能 , 線性代數