大语言模型还没有达到能够准确猜测人类意图的程度，此时它不能立即反馈出令人满意的答复，我们需要做的是对大语言模型进行迭代式提示，反复推进，直至大语言模型给出了令人满意的答案。 ...
0 前言 单元化架构通过减少故障影响范围来增强系统的弹性。 单元化架构是对于那些无法接受停机或可能对最终用户产生负面影响的系统的良好选择。 单元化架构可能很复杂，有一些最佳实践可以遵循，以提高成功的机会。 在推出单元化架构或将现有的云原生/微服务架构改造/转变为单元化架构时，有一些实际步骤需要考虑。 ...
LLM2Vec：重新定义大语言模型在自然语言处理中的应用 一种名为 ** LLM2Vec ** 的新方法正在改变我们对大语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）中的使用方式。 研究人员提出了一种创新方法，将通常仅用于生成文本的大型语言模型转化为更强大的文本理解和组织工具。这项技术有可能颠覆我们处 ...
在与大语言模型交互的时候，如果模型给出了错误的结论，不要着急否定大模型的能力，我们应当尝试重新构建查询，请求模型在提供它的最终答案之前进行一系列相关的推理。也就是说，如果给模型一个在短时间或用少量文字无法完成的任务，它可能会给出不那么完美甚至是错误的回答。其实这种情况对人类来说也是存在的。一个人解答 ...
5.矩阵的行列式-相关性质 若存在行列式： \[|A|= \begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} &...& a_{1n}\\ a_{21} & a_{22} & a_{23} &...& a_{2n}\\ a_{31} & a_{32} & a_{33} ...
0 前言 我有个朋友说他们国企的系统从未性能调优，功能测试完就上线，线上也没性能问题，何必还做性能调优？ 本文搞清： 为什么要做性能调优？ 啥时开始做？ 做性能调优是不是有标准？ 1 为啥做性能调优？ 有些性能问题是慢慢产生，到了时间就自爆 更多性能问题是由访问量波动导致，如活动或公司产品用户量上升 ...
在与大语言模型对话时，应该提供尽可能清晰和具体的指令来表达希望模型执行的操作，这将有助于模型给出接近你所期待的输出，并降低得到无关或不正确回复的可能性。但需要注意的是，编写清晰的指令不意味着编写简短的指令，事实上，更长的提示实际上更清晰且提供了更多的上下文，这会使得大语言模型输出更详细更相关的内容。 ...
12月30日，甲子光年智库正式发布《中国AI算力行业发展报告》。中昊芯英受邀参与了该报告的编写工作，并为报告的编写贡献了专业的见解和实践经验。 ...
实现目标和考虑因素 部署一个支持多用户同时使用、多模型运行的离线局域网大模型服务器 需要考虑以下几个关键因素： 大模型的加载和管理。使用一个基础大模型，根据实战需要创建多个专用模型，模型管理方便可靠。 并发用户和请求管理。设置管理员、用户角色，用户管理方便可靠，支持多名用户同时在线操作。 多模型同时 ...
1 关键要点 尽管数据显示 Java 17 是最常用 JDK，但其用户占比并未超过半数。根据 New Relic 2024 Java 生态系统状态报告，Java 17、11 和 8 的用户比例分别为 35%、33% 和 29%。 New Relic 数据中所谓“快速采用”指 Java 21 的采用率 ...
4.矩阵的行列式-特殊矩阵的行列式求值 （1）设存在以下n阶行列式\(|A_1|\)： \[|A_1|= \begin{vmatrix} \lambda_{11}\\ & \lambda_{22}\\ && \lambda_{33}\\ &&&\lambda_{44}\\ &&&&...\\ &&& ...
1 前后端开发模式的演变 jQuery时对大部分Web项目，前端不能控制路由，要依赖后端项目的路由系统。通常，前端项目也部署在后端项目的模板里，项目执行示意图： jQuery前端都要学会在后端模板如JSP里写代码。此时，前端工程师无需了解路由。对每次的页面跳转，都由后端负责重新渲染模板。 前端依赖后 ...
以上两个方向相对正交分别从Verifier和Generator两个方去尝试解决Scalable Oversight的问题，今天再聊一个相对Hybrid的方向，通过Verifier和Generator相互博弈来同时提升双方实力。这里分别介绍Anthropic的辩论法，和OpenAI的博弈法 ...
3.矩阵的行列式-二阶行列式&克莱姆法则&n阶行列式计算 3.1 二阶行列式 定义： \[形如 \begin{vmatrix} a & b\\ c & d \end{vmatrix} 的式子为二阶行列式，其中\begin{vmatrix} a & b\\ c & d \end{vmatrix}=ad ...
0 前言 上文讲解了Jest框架对组件库测试，TypeScript和Jest都为代码质量和研发效率。之前实现Container和Button组件以渲染功能为主，可根据不同属性渲染不同样式去实现布局和不同格式的按钮。 本文的表单组件，除了要渲染页面组件，还支持很好页面交互，从Element3的表单组件 ...
讨论了on-policy和off-policy的本质区别。说明了off-policy MC和off-policy TD是如何利用重要性采样的，以及为什么Q-learning不需要进行重要性采样。 ...
原作：Stephen Wolfram 计算机视域下的时间 时间是人类经验的核心。然而，究竟什么是时间？在传统科学中，它常被比作空间坐标（尽管这种坐标对我们来说总是不断增长）。尽管这种描述在数学上可能很有用，但它并没有揭示时间的本质。 一旦我们开始用计算术语思考，就会觉得越来越接近。因为那时，我们会很 ...
在自然语言处理中，词语的顺序对句子的意义至关重要。然而，传统的自注意力机制无法区分词语的位置。本文深入浅出地介绍了**位置嵌入（Positional Embedding）**的概念及其在Transformer模型中的作用，解释了它如何帮助模型理解词语的顺序，从而提升文本处理的准确性。通过简单的例子和... ...
我们在上一篇博客中介绍了采用贝叶斯方法进行假设检验。其中，我们提到了公式：P(H | DX) = P(H | X)P(D | HX)/P(D | X)，其中X为先验信息，H为待检验的假设，D为数据。该公式是我们试图从数据中得出结论的一大类科学推断问题背后的基本原理。在这一篇博客中，我们将看下采用贝叶... ...
文本匹配作为一项非常经典的任务，在学界和工业界都有大量的研究和引用，如在检索系统中的各个环节（召回、排序等）。 本文通过一些论文，回顾语言模型文本匹配的工作，介绍一下不同方向文本匹配的主流方法。 探寻文本匹配的魅力，从学术到产业，它无处不在。无论是检索系统的提升还是排序算法的优化，文本匹配一直是研究 ...
