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架構師李哲 - 大模型微調有必要做嗎?全參數微調、LoRA還是RAG?看完這篇你就懂了

在人工智能迅猛發展的今天,大型語言模型已成為解決各類問題的強大工具。但當您想要打造一個真正理解所在行業、掌握專業知識的大模型時,總會面臨一個關鍵問題:如何用最小的成本、最高的效率,讓通用模型變得"專業"? 這就像把一位通才培養成領域專家——選對方法,事半功倍。這正是LLaMA-Factory Online要解決的核心問題——通過智能化的微調,讓每個團隊都能輕鬆駕馭大模型適配

實時更新 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 迭代

華明視訊科技 - 什麼是鐵路車號識別裝置?

在現代化鐵路貨運管理中,效率與準確性是衡量運營水平的關鍵尺度。傳統依賴人工抄錄車號的方式,不僅效率低下、成本高昂,更因人為因素導致數據不準,已成為制約礦區、編組站、貨運站等場景智能化升級的瓶頸。鐵路車號識別裝置,正是為解決這一核心痛點而生的智能化解決方案。 什麼是鐵路車號識別裝置? 鐵路車號識別裝置是一套基於前沿人工智能深度學習技術的自動化識別系統。它通過高清圖像捕捉與智能分析,對貨運

機器學習 , 圖像識別 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

一點人工一點智能 - 書籍-《優化與最優控制簡明教程》

書籍:Optimization and Optimal Control in a Nutshell 作者:Sudath Rohan Munasinghe 出版:Springer​ 編輯:陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載:書籍下載-《優化與最優控制簡明教程》 01 書籍介紹 本書簡潔地介紹了優化過程和最優控制過程,並通過實例和仿真幫助自學和更好地理解。首先從函數優

算法 , 人工智能 , 深度學習 , 優化

容智信息 - 如何評估高質量高價值的智能體?容智全維度評估寶典教你實戰方法

企業部署智能體,若缺乏科學的質量評估體系,極易陷入“效果模糊、價值難控”的困境。智能體的質量評估絕非單一維度的技術測試,而是需圍繞業務目標、人機協同、持續迭代構建系統方法論,並從系統性能、任務成效、輸出質量、工具協作四大維度全方位刻畫其價值,最終實現“技術健康度”與“業務貢獻度”的雙重驗證。 科學的評估體系需緊扣業務場景與長期運營,遵循三大原則: 指標與業務目標深度

人工智能

老IT人 - 多元場景需求下,遊戲開發的 GPU 選型攻略

遊戲市場正在不斷開發出新的場景需求,遊戲開發團隊在傳統業務之外也都在打磨新的工作流,來應對高質量的遊戲製作任務和短平快的 AI 遊戲。這不可避免地涉及到生產力工具 GPU 的升級,而團隊都希望“花小錢,辦大事”,用一套高性價比的方案支撐起多元的應用場景和不同的工作流。 但目前 GPU 架構正在迭代,AI 工具、VR/AR 工具又以百花齊放的姿態不斷涌現出來,對於遊戲開發團隊做 GPU 採購(一種中

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求知上進 - Python 字典推導式:從入門到精通

1. 字典推導式概述 1.1 什麼是字典推導式? 字典推導式是 Python 提供的一種語法糖,用於在一行代碼中創建字典。它基於列表推導式(List Comprehension)的概念,允許開發者通過循環和條件邏輯快速生成鍵值對。字典推導式結合了 Python 的動態性和簡潔性,特別適合數據轉換、過濾和映射任務。 基本語法: {key_expr:

鍵值對 , List , 初始化 , 人工智能 , 深度學習

MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒(10.24-10.31)

本週AI領域迎來密集更新,視頻生成為創新焦點,字節、MiniMax等發佈的模型實現了長視頻、多鏡頭與效率突破;多模態、3D場景與智能體平台(如華為WorldGrow、智源Emu3.5、360 SEAF)取得顯著進展;同時,ChatGPT在心理安全、OpenAI在開源安全模型以及PayPal與OpenAI的生態合作上也有關鍵動作,一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧! AI 大模型 中國科大與字節跳動

機器學習 , 算法 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

疆鴻智能研發中心 - CC LINK IE與ETHERNET/IP“語病”有治了!一網關讓產線精準同步

CC LINK IE與ETHERNET/IP“語病”有治了!一網關讓產線精準同步 在電子製造車間裏,PCB測試線如同一道精密的脈搏。一側,三菱PLC控制着機械臂的每一次起落;另一側,羅克韋爾PLC指揮着檢測儀的每次測量。這本應是完美的配合,卻因兩大工業巨頭“語言不通”——CC LINK IE與ETHERNET/IP協議無法直接對話,導致機械臂與檢測儀動作存在毫秒級延遲,最終

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沉着的牙膏 - 教育行業AI賦能一鍵部署智能化的API安全解決方案實踐

概要:在教育領域,隨着“智慧校園”建設加速與數字化轉型深入,教學管理、學籍數據、科研成果、家-校服務等系統中大量數據通過 API 接口流轉,帶來巨大效率提升的同時,也產生了嚴峻的數據安全風險。基於對此背景,本文剖析教育行業面臨的 API 安全挑戰,採用一種 AI 賦能、一鍵部署、智能化的 API 安全解決方案實踐,並通過典型高校案例展示實際落地效果:該校在部署後 3 個月內累計捕獲風險事件 121

人工智能

短短同學 - 全網最詳細CSS知識講解

CSS 全棧知識指南:從基礎語法到高級實戰 CSS(Cascading Style Sheets,層疊樣式表)是網頁的 “美容師” 與 “建築師”—— 它不僅定義文字顏色、背景樣式等視覺表現,更通過佈局技術構建網頁的骨架結構。從 1996 年 CSS1 誕生至今,其已發展為包含數百個屬性、適配多端場景的龐大體系。本文將以 “原理→技術→實戰→優化” 為脈絡,拆解 CSS 的

選擇器 , 盒模型 , 人工智能 , 深度學習 , Css

全棧技術開發者 - 結構化協作(structured collaboration)本質是什麼?什麼是「語義編排」?語義編排在FoA中核心原理是什麼?

在現代人工智能中,智能體的規模和複雜性正在以前所未有的速度擴展。單個智能體在處理複雜任務時往往面臨計算能力和知識覆蓋的限制,而多智能體系統的出現為解決這一問題提供了可能。然而,隨着智能體數量的增加和任務複雜度的提升,如何確保智能體之間能夠高效、可靠地協作,成為設計分佈式智能系統的核心挑戰。 傳統的多智能體系統通常依賴於同步調用或點對點通信來完成任務分配與結果收集。這種模式在

yyds乾貨盤點 , 智能體 , 異構 , 人工智能 , 深度學習 , 子任務 , 結構化

mb691327edb400f - AI人工智能

在數字化轉型加速與人才競爭白熱化的當下,企業招聘正陷入前所未有的多重困局。一方面,經濟下行壓力下企業招聘預算普遍收緊,但業務擴張、人才迭代帶來的崗位需求卻愈發迫切,人才市場中核心崗位的薪酬成本持續攀升,HR團隊卻往往面臨人手不足、技術工具匱乏的資源困境;另一方面,海量簡歷如同“信息海洋”,HR僅依靠人工逐一審閲不僅耗時耗力,還易因主觀判斷出現疏漏,即便經過多輪面試,仍常出現候選人

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fangpin - 從 1.56% 到 62.9%:SFT 推理微調優化實戰

讀完這篇文章,你將用監督微調(SFT)把一個 1.5B 規模的數學模型在 GSM8K 上的零樣本推理正確率從 1.56% → 62.9%,同時把輸出格式遵循率從 18.9% → 100%。我們將完整走通數據集下載、Prompt 架構、訓練配置和評估方法,所有代碼均來自本倉庫 alignment 文件夾,保證可復現與透明。 本文將深入剖析 llm-from-scratch

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超神經HyperAI - 黃仁勳最新演講:10億美元投資諾基亞,Rubin明年量產,AI工廠推進落地……

美國東部時間 10 月 28 日下午 12:00,英偉達 CEO 黃仁勳在華盛頓舉行的 GTC 大會上發表主題演講。這是繼今年 3 月聖何塞主會後的又一場區域性 GTC,地點首次來到美國政治中心華盛頓, 會議包含 70 多場,涵蓋 Agentic AI、機器人技術、量子計算和 AI 原生電信(AI-native telecom networks)等議題,一度被外界視為英偉達從「AI 領域引領者」向

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