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共 7597 條

想糾正LMM犯錯？沒用！NUS華人團(tuán)隊(duì)：最強(qiáng)o1反饋修正率不到50%

LMM在人類反饋下表現(xiàn)如何？新加坡國立大學(xué)華人團(tuán)隊(duì)提出InterFeedback框架，結(jié)果顯示，最先進(jìn)的LMM通過人類反饋糾正結(jié)果的比例不到50%！

2025-03-17 09:35:00

AI 模型數(shù)據(jù)

LLM詞元：開發(fā)者實(shí)現(xiàn)AI高效開發(fā)的入門指南

詞元（token）是影響大語言模型（LLM）性能和成本的基本單元。這篇指南探討了為什么分詞（tokenization）是實(shí)現(xiàn)AI高效開發(fā)的關(guān)鍵。

2025-03-17 08:00:00

大語言模型 AI 詞元

用好云服務(wù)，托起GenAI：從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到部署的全流程梳理

生成式AI與云技術(shù)的結(jié)合，為業(yè)務(wù)的創(chuàng)新和擴(kuò)展帶來了無限的可能。組織可以動用云設(shè)施的靈活性、增強(qiáng)功能與成本效益克服擴(kuò)展問題，真正讓生成式AI成為踐行顛覆性效能的有力武器。?

2025-03-14 08:29:49

生成式AI GenAI 云服務(wù)

一文讀懂遷移學(xué)習(xí)和ASPP如何使自動駕駛汽車的目標(biāo)檢測更加智能

自動駕駛汽車是不能犯錯誤的，忽視一個紅綠燈或一個行人都可能意味著災(zāi)難。但城市環(huán)境是動態(tài)的，在這樣的環(huán)境中目標(biāo)檢測是一個大難題。

2025-03-14 08:00:00

自動駕駛 ASPP CNNs

大型語言模型是否解決了搜索問題？

本文探討了LLM在解決搜索問題方面的固有局限性，強(qiáng)調(diào)了內(nèi)容生成和檢索效率之間的脫節(jié)。本文探討了通過復(fù)雜的索引、排序和上下文過濾方法來增強(qiáng)它們在搜索架構(gòu)中效用的策略。

2025-03-13 12:09:27

LLM 大型語言模型搜索架構(gòu)

你的Docker容器可能充滿了安全漏洞?

本文將討論 Docker Scout 的基本工作流，如何對其配置、以及其他特定功能技巧的演示。同時，你也可以了解到如何將 Docker Scout 集成到自己的 DevOps 工作流中。

2025-03-13 11:32:23

Docker DevOps 容器

設(shè)計(jì)彈性API以確保可擴(kuò)展性和可靠性的最佳實(shí)踐

API彈性需要持續(xù)學(xué)習(xí)、具有可擴(kuò)展性以及適應(yīng)新工具，以確保適應(yīng)未來形勢的穩(wěn)健系統(tǒng)可以滿足不斷發(fā)展的數(shù)字需求。?

2025-03-12 10:29:16

API架構(gòu)微服務(wù)事件驅(qū)動架構(gòu)

X-CLR：通過新型對比損失函數(shù)提升圖像識別能力

AI 驅(qū)動的圖像識別已取得重大進(jìn)展，但在模型如何解釋圖像之間關(guān)系方面仍面臨挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方法依賴于嚴(yán)格的分類框架，往往忽略了反映真實(shí)世界數(shù)據(jù)的細(xì)微相似關(guān)系。

2025-03-12 10:10:21

AI 驅(qū)動 X-CLR 視覺數(shù)據(jù)

DeepSeek級AI？訓(xùn)練自己的推理模型僅需七個步驟

DeepSeek的R1模型在不需要人類反饋的情況下就能進(jìn)行更深思熟慮的推理，已顛覆了大語言模型（LLM）領(lǐng)域。這一重大突破背后的關(guān)鍵是群體相對策略優(yōu)化（GRPO），這是一種幫助模型自主開發(fā)推理能力的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)。

2025-03-11 08:37:42

DeepSeek 大語言模型 LLM

六種LLM定制開發(fā)基本策略：提示工程、解碼策略、RAG、代理、微調(diào)和RLHF

本文將歸納對比LLM定制開發(fā)常用的六種基本策略，包括提示工程、解碼策略、RAG、代理、微調(diào)和RLHF。

2025-03-11 08:00:00

LLM 開發(fā)深度學(xué)習(xí)

安全手冊：依托DeepSeek與AI可解釋性預(yù)防銀行欺詐

隨著數(shù)字銀行與在線交易的興起，欺詐檢測必須不斷發(fā)展才能始終領(lǐng)先于欺詐者。傳統(tǒng)基于規(guī)則的系統(tǒng)已不再可靠，AI驅(qū)動的欺詐檢測講成為新的、最強(qiáng)大的解決方案。

2025-03-10 08:34:39

DeepSeek AI 機(jī)器學(xué)習(xí)

十個開源工具讓你的編程“游戲”更加強(qiáng)大

從VS Code到Tauri，這些開源開發(fā)工具簡化了工作流程，自動化了重復(fù)任務(wù)，并提升了不同技能水平的開發(fā)人員的編碼效率。

2025-03-10 08:00:00

開源 VS Code 開發(fā)

無服務(wù)器AI代理搭建：生成冷郵件助力求職者獲取理想工作

本指南將指導(dǎo)你使用Langbase的無服務(wù)器內(nèi)存代理，構(gòu)建冷郵件生成器代理，從而實(shí)現(xiàn)整個冷郵件撰寫流程的自動化。

2025-03-07 08:31:02

冷郵件 LLMs 大語言模型

基于BLIP-2和Gemini開發(fā)多模態(tài)搜索引擎代理

在本文中，我們將通過解釋BLIP-2的架構(gòu)、損失函數(shù)的工作方式及其訓(xùn)練過程來對它展開詳細(xì)探索。我們還提供了一個實(shí)際用例，該用例結(jié)合了BLIP-2和Gemini兩種模型，以創(chuàng)建一個多模態(tài)時尚搜索代理，該代理可以幫助客戶根據(jù)文本或文本和圖像組合提示找到最佳服裝。

2025-03-06 08:50:44

BLIP-2 Gemini 人工智能

用開源框架Chipper解鎖本地AI：無需云或API密鑰即可構(gòu)建RAG應(yīng)用

開源框架Chipper。無需單獨(dú)處理文檔分塊、向量數(shù)據(jù)庫、大模型集成和UI設(shè)置，Chipper將幫助用戶在幾分鐘內(nèi)在本地機(jī)器上建立起獨(dú)立的RAG系統(tǒng)。

2025-03-05 08:57:55

Chipper RAG系統(tǒng)檢索增強(qiáng)生成

詳解SQL數(shù)據(jù)庫類型及選型技巧

在數(shù)據(jù)世界中，選擇正確的SQL數(shù)據(jù)庫可以決定組織成功與否。

2025-03-05 08:30:00

SQL 數(shù)據(jù)庫關(guān)系數(shù)據(jù)庫

如何使用模型上下文協(xié)議構(gòu)建自定義工具

模型上下文協(xié)議（MCP）在人工智能開發(fā)領(lǐng)域變得越來越重要，它可以實(shí)現(xiàn)人工智能模型和外部工具之間的無縫集成。本指南將探討如何創(chuàng)建MCP服務(wù)器，通過自定義工具實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)人工智能功能。

2025-03-04 08:42:19

模型上下文協(xié)議 MCP 人工智能

使用Rust構(gòu)建高性能機(jī)器學(xué)習(xí)模型

Rust提供了無與倫比的速度和內(nèi)存安全。使用Linfa庫，開發(fā)人員可以高效地實(shí)施線性回歸和k-means聚類等任務(wù)。

2025-03-04 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)Rust 開發(fā)

在分布式系統(tǒng)中，使用OTEL、Jaeger和Prometheus監(jiān)控服務(wù)

本文將OTEL、Jaeger和Prometheus相結(jié)合，在分布式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)更快、更集中的可觀察性，從而快速排除故障。

2025-03-03 08:00:00

分布式系統(tǒng)監(jiān)控服務(wù)Prometheus

詳解AI代理的內(nèi)部工作機(jī)理

我們在本文中將剖析代理的結(jié)構(gòu)、探究其協(xié)作，并深入研究將它們擴(kuò)展到強(qiáng)大的、相互關(guān)聯(lián)的生態(tài)系統(tǒng)所需的基礎(chǔ)設(shè)施。

2025-03-03 07:54:51

人工智能基礎(chǔ)模型 AI代理

如何安全地使用第三方應(yīng)用程序訪問DeepSeek

對于開發(fā)人員、團(tuán)隊(duì)和企業(yè)來說，QodoGen是理想的選擇，它提供了企業(yè)級的安全性以及無縫的IDE集合體驗(yàn)。另一方面，如果你更喜歡基于Web的快速訪問，Perplexity AI則提供了一種無需安裝即可輕松使用DeepSeek-R1的方式。

2025-02-28 17:03:43

DeepSeek 安全 QodoGen

關(guān)于生成式人工智能訓(xùn)練的綜合指南

本指南分解了訓(xùn)練生成式人工智能模型的逐步建立過程，包括預(yù)訓(xùn)練，微調(diào)，對齊和實(shí)際考慮因素。

2025-02-28 08:31:26

人工智能大語言模型 LLM

大語言模型響應(yīng)結(jié)果的可靠性分析實(shí)戰(zhàn)

本文將對直接提問和檢索增強(qiáng)兩種方案生成的大語言模型的響應(yīng)結(jié)果生成可信度或可靠性分?jǐn)?shù)展開對比評估。

2025-02-28 08:00:00

大語言模型 DeepSeek 機(jī)器學(xué)習(xí)

2025年2月五大優(yōu)秀大語言模型

某些LLM尤其因突破AI能力邊界而脫穎而出：GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.0 Flash、Grok 3和DeepSeek R-1。它們各領(lǐng)風(fēng)騷，優(yōu)勢鮮明：從多模態(tài)理解、空前長度的上下文處理，到透明推理和開源創(chuàng)新。

2025-02-27 07:48:25

大語言模型 LLMs GPT-4o

深入探索“影子AI”對當(dāng)代組織的潛在威脅

影子AI問題日益突出，其背后的安全、道德、隱私和法律風(fēng)險值得深思。

2025-02-26 08:00:00

影子AI 人工智能 ChatGPT

代理AI是AI發(fā)展的新前沿

最近，代理人工智能（Agentic AI）已悄然的興起，它雖然沒有遇到同樣的炒作，但是很可能會徹底改變不同行業(yè)，并推動產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型。

2025-02-26 07:55:14

生成式人工智能 GenAI Agentic AI

深度圖解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)技術(shù)

本文將通過一個基本實(shí)例并結(jié)合大量圖示來深入探索現(xiàn)代人工智能中最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)技術(shù)。

2025-02-25 10:50:11

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)神經(jīng)元

大語言模型：表面的推理能力背后是出色的規(guī)劃技巧

大語言模型是否真的具備推理能力，還是僅僅在規(guī)劃方面特別出色？這個差異雖然細(xì)微，卻對理解 LLMs 的本質(zhì)至關(guān)重要。

2025-02-25 09:49:12

大語言模型 LLM 推理

構(gòu)建一個完全本地的語音激活的實(shí)用RAG系統(tǒng)

RAG（檢索增強(qiáng)生成）是一種將外部知識用于額外上下文以饋入到大語言模型（LLM），從而提高模型準(zhǔn)確性和相關(guān)性的技術(shù)。這是一種比不斷微調(diào)模型可靠得多的方法，可以改善生成式AI的結(jié)果。

2025-02-24 08:39:08

RAG 檢索增強(qiáng)生成大語言模型

使用共享神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)模型

本文通過介紹共享編碼器架構(gòu)，將微調(diào)模型與共享編碼器分離，從而實(shí)現(xiàn)規(guī)模部署。

2025-02-24 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)ML 架構(gòu)

如何使用Java設(shè)計(jì)一套多智能體系統(tǒng)

我們將構(gòu)建一款響應(yīng)式應(yīng)用（對來自用戶的輸入做出響應(yīng)），幫助人們規(guī)劃自己的完美假期。此智能體將根據(jù)用戶指定的餐食、海濱和活動需求，在指定的國家/地區(qū)內(nèi)推薦最佳城市。

2025-02-21 08:17:13

Java ChatGPT AI智能體

借助AI工具和版本控制實(shí)現(xiàn)代碼庫改進(jìn)與重構(gòu)

隨著時間的推移，代碼庫有可能會變得混亂且難以管理。造成這種狀況的原因包括快速修復(fù)（quik fixes：指當(dāng)開發(fā)者面臨時間壓力時，他們經(jīng)常會采用快速修復(fù)的方式來解決問題，例如臨時性解決方案、不完整的修復(fù)或缺乏整體考慮，這些均會導(dǎo)致代碼出現(xiàn)問題）、過時的功能或者僅僅是沒有充足的時間來清理代碼。

2025-02-21 08:00:00

人工智能代碼審查技術(shù)債務(wù)

六大訣竅幫你釋放擴(kuò)散模型的創(chuàng)造力

本文將介紹提升擴(kuò)散模型質(zhì)量的六種方法，從而幫助終端用戶達(dá)到畫家級的精準(zhǔn)作圖水平。

2025-02-20 10:14:04

擴(kuò)散模型 DALL-E模型 Imagen模型

十個助力數(shù)據(jù)導(dǎo)航的小眾Python庫

本文介紹了每個數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該知道的10個鮮為人知的Python庫。

2025-02-20 10:13:54

Python 數(shù)據(jù)導(dǎo)航數(shù)據(jù)科學(xué)家

一文說清楚分布式思維狀態(tài)：由事件驅(qū)動的多智能體系統(tǒng)

本文聊聊事件驅(qū)動型設(shè)計(jì)如何協(xié)調(diào)多個AI智能體，進(jìn)而建立起高效、可擴(kuò)展的推理系統(tǒng)。

2025-02-19 10:49:24

事件驅(qū)動 AI智能體大語言模型

系統(tǒng)零停機(jī)的分階段遷移策略

對于企業(yè)來說，軟件遷移在所難免，但干凈利落的執(zhí)行對于避免未來出現(xiàn)的回滾或回填等混亂局面至關(guān)重要。本文將介紹一系列確保軟件順利遷移的技巧。

2025-02-19 10:17:39

軟件遷移分布式系統(tǒng)系統(tǒng)零停機(jī)

OpenAI揭示o3的推理過程，以彌合與DeepSeek-R1的差距

OpenAI公司推出o3-mini推理模型，展示了更詳細(xì)的思維鏈軌跡，并希望以更透明的方式彌合與顯示其全部思維鏈的DeepSeek-R1的競爭差距。

2025-02-18 08:15:03

o3-mini OpenAI DeepSeek

不可信任的人工智能：如何處理數(shù)據(jù)中毒？

你在信任你的人工智能助手之前應(yīng)該三思而后行，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫中毒會顯著改變其輸出。

2025-02-18 08:00:00

人工智能數(shù)據(jù)集安全

大模型前綴緩存技術(shù)，有望將服務(wù)成本降低90%

大模型應(yīng)用程序中的提示詞重復(fù)率高達(dá)70%。前綴緩存機(jī)制能夠?qū)⑼评沓杀窘档瓦_(dá)90%，顯著優(yōu)化性能并節(jié)約資金。

2025-02-17 10:49:49

大模型前綴緩存 ChatGPT

如何將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到生產(chǎn)環(huán)境？

本文介紹了如何將模型從開發(fā)環(huán)境部署到生產(chǎn)環(huán)境。

2025-02-17 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)Docker

改進(jìn)云基礎(chǔ)設(shè)施以實(shí)現(xiàn)通用人工智能AGI?

為實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI），需要改進(jìn)云基礎(chǔ)設(shè)施，包括提升計(jì)算能力、優(yōu)化算法、實(shí)現(xiàn)實(shí)時數(shù)據(jù)處理以及提高能效。?

2025-02-14 16:08:19

通用人工智能 AGI 云基礎(chǔ)設(shè)施

從零到規(guī)模化的 AWS 無服務(wù)器（AWS Serverless）之旅?

AWS 無服務(wù)器架構(gòu)能夠輕松實(shí)現(xiàn)從零到峰值的擴(kuò)展，借助 DynamoDB 和 Lambda 等工具，可以為數(shù)據(jù)處理和實(shí)時工作流構(gòu)建成本高效且自動擴(kuò)展的應(yīng)用程序。?

2025-02-14 15:36:05

AWS 無服務(wù)器 Serverless

分布式系統(tǒng)中的冪等性：何時以及為何重要?

本文探討了分布式系統(tǒng)中的冪等性問題，闡述了在多次執(zhí)行操作時如何確保結(jié)果的一致性，并涉及其實(shí)現(xiàn)方法及面臨的挑戰(zhàn)。?

2025-02-14 14:22:40

分布式系統(tǒng)冪等性

云安全的本質(zhì)上數(shù)據(jù)問題?

隨著云數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，我們亟需了解數(shù)據(jù)集成、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)如何助力降低復(fù)雜云環(huán)境中的風(fēng)險，并有效防止漏洞的出現(xiàn)。?

2025-02-14 10:25:53

數(shù)據(jù)集成人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

多代理微調(diào)如何克服 LLM 的數(shù)據(jù)瓶頸

本文介紹了多代理微調(diào)的基本概念，框架組成，以及在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢。

2025-02-14 08:18:33

LLM 大語言模型多代理微調(diào)

本地輕松使用Gemini 2.0 Pro

本文介紹了本地使用最先進(jìn)的谷歌實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖詈唵畏椒ā?/a>

2025-02-14 08:00:00

人工智能 Gemini 2.0 LLM

OpenAI全新智能體評估報告：Operator在軟件測試中表現(xiàn)如何？

Openrator是一款由AI驅(qū)動的智能體，旨在以擬人方式與數(shù)字系統(tǒng)進(jìn)行交互。與需要明確編寫腳本及預(yù)定義規(guī)劃的傳統(tǒng)自動化工具不同，Operator利用自然語言處理（NLP）與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來理解指令、動態(tài)執(zhí)行操作。

2025-02-13 09:09:58

Openrator AI驅(qū)動智能體

利用AI、表觀遺傳學(xué)和生物工程開創(chuàng)下一代醫(yī)療保健

生物工程正矗立于變革時代的風(fēng)口浪尖，通過生物學(xué)、工程學(xué)與先進(jìn)技術(shù)的深度融合，它預(yù)示著一場有可能重塑人類生存結(jié)構(gòu)的革命。

2025-02-13 08:00:00

人工智能生物工程再生醫(yī)學(xué)

如何為生成式人工智能應(yīng)用構(gòu)建堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

生成式人工智能的應(yīng)用需要構(gòu)建堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。而構(gòu)建健壯的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、選擇最佳模型、優(yōu)化訓(xùn)練技術(shù)、部署策略及解決監(jiān)控問題，是應(yīng)用成功的關(guān)鍵。

2025-02-12 08:07:39

生成式人工智能 GenAI 管理大數(shù)據(jù)

簡易指南：運(yùn)用AI/ML技術(shù)檢測實(shí)時欺詐行為

隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，欺詐檢測的重要意義也日益凸顯。根據(jù)注冊欺詐審查師協(xié)會（ACFE）公布的數(shù)據(jù)，全球范圍內(nèi)的欺詐活動給企業(yè)造成的損失高達(dá)數(shù)萬億美元，占年銷售總額的近5%。

2025-02-12 08:00:00

AI 機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)模型

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