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AI是风口还是泡沫?一个独立开发者的冷思考

博主头像 最近大家都在谈AI,有人说靠AI做副业月入几万,也有人说AI是泡沫,投进去都打水漂。作为一个独立开发者,也一直再跟AI打交道。今天想聊一聊这个话题:AI到底是风口,还是泡沫?先说自己的观点:AI不是风口,也不是泡沫,它更像是放大镜,放大了人的能力,也放大了人的差距。自己能做的,不是跟风,而是有没有能... ...

读浪潮将至12穿越浪潮

博主头像 1. 众说纷纭的代价 1.1. 在国家和超国家层面,在一个全面的、可执行的框架下,巧妙的监管可以平衡技术进步的需求与合理的安全限制,从科技巨头和军队,到高校的小型研究团队和初创企业,都应当受到监管 1.2. 制定并实施有效的法规是一项艰巨的任务 1.2.1. 技术日新月异,但走完立法流程需要数年时间 ...

最强LLM生成代码也会出错?

博主头像 背景 大语言模型(LLM)在代码生成方面无疑取得了惊人的进步,早已成为许多开发者不可或缺的日常工具。从自动补全到生成完整函数,AI正在重塑软件开发的生态。但当这些先进的AI模型生成错误代码时,背后的真正原因是什么?真的是因为任务太复杂、代码太难写了吗?一篇针对GPT-4o、Claude Sonnet ...

读浪潮将至11困境

博主头像 1. 灾难 1.1. 在某种程度上,人类的历史就是一部灾难史 1.2. 大流行病广泛存在 1.3. 两场大流行病曾导致世界上多达30%的人口死亡 1.3.1. 6世纪的查士丁尼瘟疫和14世纪的黑死病 1.3.2. 1300年,英格兰的人口约为700万,但到了1450年,由于瘟疫的肆虐,人口锐减到仅剩 ...

吴恩达深度学习课程二: 改善深层神经网络 第二周:优化算法(三)Momentum梯度下降法

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第二课的第二周内容,2.6的内容 ...

读浪潮将至10国家的未来

博主头像 1. 马镫 1.1. 在马镫出现之前,骑兵在战场上的实际作用极其受限 1.2. 战马的主要作用仅仅是将士兵运送到战场上 1.3. 马镫将骑兵与冲锋的战马紧密地结合在一起,从而形成了一个强大的战斗单元 1.4. 在中世纪早期,马镫刚刚传入欧洲不久,法兰克人的领袖查理·马特察觉到了它的潜力 1.5. 随 ...

吴恩达深度学习课程二: 改善深层神经网络 第二周:优化算法(二)指数加权平均和学习率衰减

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本周为第二课的第二周内容,2.3到2. ...

读浪潮将至09脆弱性放大器

博主头像 1. 非对称性失控 1.1. 勒索软件WannaCry 1.1.1. 黑客利用老版微软系统中的漏洞,成功让数字世界陷入混乱,包括德国铁路公司、西班牙电信公司、联邦快递、日立 1.1.2. 此病毒其实是以美国国家安全局研发的技术为基础构建的 1.1.2.1. 美国国家安全局内部有一个“特定入侵行动办公 ...

吴恩达深度学习课程二: 改善深层神经网络 第二周:优化算法(一)Mini-batch 梯度下降

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本周为第二课的第二周内容,2.1和2. ...

大模型核心参数详解:从基础配置到高级调优指南

博主头像 引言:参数调优的重要性 在大语言模型的应用中,仅仅提供一个好的提示词往往不足以获得理想的输出结果。模型参数的合理配置同样至关重要,它如同给模型调配合适的“工作性格”,直接影响生成文本的质量、风格和适用场景。本文将系统介绍大模型的各类关键参数,帮助你从被动使用者转变为精准调控专家。 一、模型基础结构参 ...

读浪潮将至08大契约

博主头像 1. 国家的承诺 1.1. 民族国家,作为现今全球政治秩序的核心组成单元,本质上为其公民提供了一份简单而有说服力的契约 1.1.1. 公民让主权领土国家实现权力集中,而国家确保这种权力的集中带来的益处远大于其风险 1.2. 历史已经证明,国家对武力的集中控制,即赋予国家在执行法律和发展军事力量方面的 ...

使用vLLM实测3090和4090的大模型推理性能

博主头像 使用`vLLM`测试下大模型并发推理场景下3090和4090两张显卡的性能表现,看下4090是否在高并发场景下具备更高的扩展性。 3090显卡和4090显卡在模型推理过程中的显存和GPU使用率都比较接近,1~8并发度场景下,3090和4090的推理性能均保持稳定;在16并发度下3090开始遇到性能瓶... ...

AI 时代的数据库进化论 —— 从向量到混合检索

博主头像 说明: 本文只是关于数据库发展趋势的个人见解,没有特别深入的向量和混合检索的实现原理,属于很浅显易懂的科普类文章,几乎不需要任何背景知识,大家可以放心阅读。 关于混合检索的原理和最佳实践类文章,有缘再更,欢迎感兴趣的朋友们关注【老纪的技术唠嗑局】微信公众号。 背景 数据的分类 我一般会把数据库中的数 ...

吴恩达深度学习课程二: 改善深层神经网络 第一周:深度学习的实践 课后作业和代码实践

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第二课第一周的课程习题和代码实践 ...

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