本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！ 作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。 各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。 负责： 中央/分销预订系统性能 ...

离散随机变量的二项分布和多项式分布，以及连续随机变量的高斯分布，这些都是参数分布（parmetric distribution）的具体例子。之所以被称为参数分布，是因为少量可调节的参数控制了整个概率分布。在频率派的观点中，我们通过最优化某些准则（例如似然函数）来确定参数的具体值。而在贝叶斯派的观点中... ...

前段时间 Omnivore 宣布服务关停，作为一个长期使用 Omnivore 的用户，我需要寻找替代方案。 我对替代品的核心需求是： 浏览器插件：支持一键剪藏当前网页。 RSS 支持：能够输入 RSS 地址并定时抓取更新。 API 接口：可以通过 API 与我的 logseq 进行集成。 寻找替代品 ...

Cursor IDE 使用教程 1. 快速上手 1.1 入门流程 graph TD A[安装Cursor] --> B[首次启动] B --> C[选择主题和配置] C --> D[了解基本快捷键] D --> E[尝试第一次AI对话] E --> F[开始编码之旅] 安装配置 下载并安装Curso ...

文章目录 （一）适用主体 （二）语料安全 （三）模型安全 （四）安全措施要求 （五）词库要求 （六）安全评估要求 （七）附录大模型备案材料源文件 2024年3月1日，我国通过了《生成式人工智能服务安全基本要求》（以下简称《AIGC安全要求》），这是目前我国第一部有关AIGC服务安全性方面的技术性指导 ...

一些评估测试集 这是 自动评估基准 系列文章的第三篇，敬请关注系列文章: 基础概念 设计你的自动评估任务 一些评估测试集 技巧与提示 如果你感兴趣的任务已经得到充分研究，很可能评估数据集已经存在了。 下面列出了一些近年来开发构建的评估数据集。需要注意的是： 大部分数据集有些 “过时”，因为它们是在 ...

FaceFusion 3.1迎来了全新的功能和优化，不仅为用户带来了更强大的换脸效果，还提升了整个应用的稳定性和操作体验。以下是此次更新的亮点：更新内容 DeepFaceLive 对模型的支持新增对DeepFaceLive模型的支持，使得面部交换效果更加精细、流畅。 后备感知下载提供商引入了后备下载 ...

扩展是将较短的文本，例如一组提示或主题列表，输入到大型语言模型中，让模型生成更长的文本。我们可以利用这个特性让大语言模型生成基于某个主题的电子邮件或小论文。通过这种方式使用大语言模型，可以为工作与生活提供诸多便利，而即便不能获得满意的结果，大型语言模型也将是一名优秀的头脑风暴的伙伴。当然，如果以不负 ...

最近在写文章，想补上去年RAG（Retrieval-Augmented Generation）遗留的一些坑，希望能分享一些RAG的技巧帮到大家。 还是那句老话： 构建一个大模型的原型很容易，但把它变成一个能真正投入生产的产品却很难。 这篇文章适合那些在过去一个月里刚刚构建了第一个LLM（大语言模型） ...

10.矩阵的初等变换 10.1 矩阵初等变换的规则 对于任意存在第\(i,j\)两行、或第\(i,j\)两列的矩阵，满足以下初等变换规则： 10.1.1 对调 对调\(i,j\)两行，记为：\(r_i \leftrightarrow r_j\) 对调\(i,j\)两列，记为：\(c_i \leftr ...

DeepSeek-V3 实在是太便宜了，就跟不要钱似的：每百万输入 tokens 0.1 元 (缓存命中)/ 1 元 (缓存未命中)，每百万输出 tokens 2 元 跟其他模型相比，DeepSeek-V3 的性价比非常高，只能用 “真香” 来形容。 Sealos 推出的 AI 聚合代理服务 Sea ...

基于AI底座的数智油气田参考架构 Architecture for Intelligent & Digital Oilfileds Based-on AI 王权 2024.12.29 2024年12月29日，在石油圈-能源说线上讲座中，王权首次提出“基于AI底座的数智油气田参考架构”。该架构可视为其 ...

DeepLearning4j (DL4J) 是一个开源的深度学习库，专为 Java 和 Scala 设计。它可以用于构建、训练和部署深度学习模型。以下是关于如何使用 DL4J 的基本指南以及一个简单的模型训练示例。 本例中使用了MNIST数据集，MNIST（modified national ins ...

大语言模型是基于自然语言的人工智能，所以它在语言上的表现相当出色，使用大语言模型进行可以进行诸如翻译、语气转换、润色、语言评价、扩写、润色等语言处理，对于日常文字工作，它是一名合格甚至优秀的私人秘书。 （一）翻译 在不同语言之间进行翻译是众多大语言模型都支持的特性，相对于翻译软件而言，语言模型的翻译 ...

检索增强生成 (RAG) 项目 项目链接：https://github.com/bRAGAI/bRAG-langchain/tree/main bRAGAI 的官方平台即将上线。加入等待列表，成为早期使用者之一！ 本仓库包含了对检索增强生成 (RAG) 在各种应用中的全面探索。 每个笔记本都提供了从 ...

3 提示工程 提示工程是机器学习和自然语言处理的一个子领域，研究如何让计算机理解和解释人类语言。其主要目标是研究如何以正确的方式与大型语言模型（旨在处理和生成类似人类语言反应的复杂人工智能系统）对话，以便它们生成我们想要的答案。 你知道当你向别人征求意见时，你必须给他们提供一些背景信息，并明确你需要 ...

9.矩阵的逆-分块矩阵 9.1 分块矩阵的加法 设矩阵\(A、B均为m\times n\)的矩阵，且A、B均按相同的方式划分为\(s \times t\)块，其中： \[A= \begin{bmatrix} A_{11} &...&A_{1t}\\ &...&\\ A_{s1} &...&A_{st ...

大语言模型具备从文字中推断情感和主题的能力。这种能力可用于获知客户对产品评价的情感、新闻或媒体文章的主题或倾向等。大语言模型的这种推断能力可被应用于舆情分析等场景。 推断可以看作是模型接收文本作为输入并执行某种分析的过程，其中涉及提取标签、提取实体、情感分析等。如果想要从一段文本中提取正面或负面情感 ...

Awesome-Text2GQL开源项目基于语法制导的图查询语料生成策略，通过自动化方式合成Text2GQL微调数据集，解决了图查询语言训练语料匮乏的问题，提升了图数据库与大语言模型交互的准确性和效率。 ...

回顾2023年RAG技术的发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术彻底改变了人工智能模型的工作方式，它将生成式人工智能的优势与检索现实世界文档的精确性相结合。通过从外部来源提取相关数据，RAG使得人工智能能够生成更准确且上下文更合适的答案。 随着 ...