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共 7597 條

新的訓練范式可以防止機器學習模型學習虛假相關性

記憶感知訓練（MAT）這種訓練范式通過修改模型邏輯以防止機器學習模型學習虛假相關性，提高了泛化能力，縮小了平均準確率（AVG）和最差群組準確率（WGA）之間的差距。

2025-02-11 08:11:56

大型語言模型神經網絡機器學習

檢索增強生成（RAG）過時了，緩存增強生成（CAG）上位

檢索增強生成（RAG）已成為為定制信息定制大語言模型（LLM）的事實上的方法。然而RAG帶來了前期技術成本，并且速度可能很慢。由于長上下文LLM方面取得的進步，企業可以通過在提示中插入所有的專有信息來繞過RAG。

2025-02-11 08:00:00

大語言模型檢索增強生成 CAG

如何使用Postgres DB實現混合搜索

本文解釋了如何在單個PostgresDB中使用全文搜索和pgvector實現混合搜索（詞法和語義）。

2025-02-10 10:54:53

PostgresDB pgvector 數據庫

使用語義模型和場景感知NLP的個性化搜索優化以改進搜索結果

在本指南中，將使用Hugging Face Transformer為旅游住宿領域構建一個生產就緒(Production-ready)的語義搜索引擎。其目標是創建一個能夠解釋用戶查詢并返回最相關結果的系統，考慮查詢的語義含義，而不僅僅是精確的關鍵字匹配。

2025-02-10 08:19:09

語義模型語義搜索場景感知

你了解布隆過濾器（Bloom Filters）嗎？

本文將對布隆過濾器（Bloom Filters）數據結構進行介紹，解釋了它是什么、何時使用它，以及其實現和功能的關鍵技術細節。?

2025-02-08 17:30:00

布隆過濾器數據結構

成功云遷移策略的5個關鍵步驟?

在將公司從本地遷移到云端或從一個云端遷移到另一個云端時，采用正確的策略至關重要。?

2025-02-08 11:23:55

關于現代隊列模式的開發人員指南

在當今的分布式系統中，隊列是構建可靠、可擴展架構的支柱。它們不僅僅是簡單的數據結構，更是強大的工具，可以幫助管理系統負載、確保可靠性，并在復雜的分布式應用程序中維護數據一致性。

2025-02-08 11:02:57

分布式系統隊列數據一致性

如何運用DeepSeek R1構建一款全棧簡歷篩選應用

在本文中，我們將學習如何在個人設備上本地運行開源模型，進而構建一款由React和NodeJS驅動的全棧應用程序。它能幫助大家快速分析簡歷內容，并做出明智的招聘決策。在構建之前，我們先聊聊開源大模型的優勢所在。

2025-02-08 08:18:39

開源大模型 DeepSeek NodeJS

無服務器（Serverless）人工智能推理?

無服務器平臺隱藏了機器學習模型部署過程中的復雜性，管理計算需求，并有助于降低基礎設施成本。

2025-02-07 16:45:21

無服務器 AI推理

基于Langbase Memory Agents將任意LLM轉為可對話式AI文檔助手

在本教程中，筆者將詳細指導你如何借助Langbase（一個流行的開發工具平臺，它提供了一套用于構建 AI 應用的工具和基礎設施）內存代理，把大語言模型轉變為一個能夠與你的個人文檔進行交互對話的人工智能。

2025-02-07 08:44:46

大型語言模型內存代理 Langbase

充分利用人工智能代理實現DevOps與云服務無縫集成

在DevOps和云交付中，人工智能代理可以幫助組織獲得成功。本文將探討組織如何在DevOps和云環境中使用人工智能。

2025-02-07 08:00:00

人工智能 DevOps 智能自動化

充分發揮人工智能代理（AI Agents）的能力，以此實現DevOps和云的無縫銜接?

將人工智能代理引入企業處理DevOps和云交付的流程，是邁向高效運作的一大步。這些代理能夠處理特定任務，適應新環境，并做出明智決策，使其在當今的工作流程中變得不可或缺。?

2025-02-06 10:45:43

AI Agents 云 DevOps

基于AG2+ChromaDB開發多代理RAG系統

本文中，我們將介紹如何使用開源的AI多代理框架AG2和開源的向量數據庫ChromaDB構建一個多代理RAG系統。

2025-02-06 08:26:21

AG2 ChromaDB RAG

如何利用Polaris Catalog革新數據湖屋的目錄管理

本文介紹了如何利用Polaris Catalog實現跨查詢引擎互操作性和構建零數據復制架構，增強數據管理，并簡化工作流程。

2025-02-06 08:00:00

大型語言模型人工智能數據湖屋

用Ray觀測和監控大語言模型工作負載

本文探討了Ray托管的LLM工作負載中可觀測性的重要性、需要監控的關鍵度量指標以及使用Prometheus和Grafana搭建可觀測性機制的詳細指南。

2025-01-27 08:23:41

LLM Ray 大語言模型

十大機器蜜蜂：機器蜜蜂能拯救地球上所有的植物嗎？

作為一個幾乎每天都要吃蜂蜜吐司的人，在過去的幾年里，我一直非常關注全球蜜蜂種群持續減少這個話題。

2025-01-27 08:00:00

機器蜜蜂機器昆蟲機器人

探索向量數據庫中的二進制量化

向量數據庫中的二進制量化提高了效率，優化了性能，并改進了數據存儲，從而實現高級信息檢索和分析。

2025-01-26 10:21:54

向量數據庫二進制量化存儲

操作指南：如何部署AI進行實時內容審核

構建和部署由AI驅動的實時審核系統可確保數字平臺的可擴展性與安全性。本指南努力在速度、準確性與人工監督等要素之間尋求平衡，確保內容符合平臺政策與價值主張。

2025-01-26 08:05:20

AI驅動機器學習實時審核系統

基于Gemini 2.0和LangGraph實現自主多工具AI代理

本文旨在探討基于Gemini 2.0和LangGraph構建一個自主型多工具AI代理的關鍵過程，并提供示例程序的完整代碼。

2025-01-24 08:20:59

Gemini 2.0 LangGraph LLM

奮力反擊深度偽造的五個有效措施

公司企業正在竭力跟上網絡犯罪分子不斷創新的步伐。據本人所在公司VikingCloud的報告顯示，53%的公司承認自己沒有準備好防御新的基于人工智能的網絡攻擊方法。

2025-01-24 08:00:00

深度偽造人工智能網絡安全

推薦系統中的 Scaling Law : 看特征維度如何影響推薦系統準確性

推薦系統在互聯網行業應用廣泛。根據亞馬遜和Netflix 等公司的經驗，推薦系統可以給公司帶來大幅度的流量提升，從而起到開源節流的作用。

2025-01-23 09:00:00

推薦系統大模型算法

我構建了一個自動生成提案的LLM，并拿到GitHub上開源了它

我決定使用Python和兼容的大模型（與ChatGPT兼容），開發一個基于大模型的提案生成工具。這個工具可以自動從你的產品文檔生成提案，將產品手冊分解為特征點。

2025-01-23 08:22:22

大模型 ChatGPT LLM

2025年及以后的開源發展趨勢

在人工智能和有望解決可持續性問題的變革性融資解決方案的推動下，開源軟件將繼續在企業技術堆棧中推行。

2025-01-23 08:00:00

開源人工智能大型語言模型

Meta公布BLT新架構：告別token，擁抱patch

未來的語言模型可能不再需要僵化的標記化機制。通過以動態方式直接處理字節，我們或將構建起效率更高、更善于處理人類語言復雜要素的新一代大模型。

2025-01-22 08:17:03

語言模型 BLT架構 token

不要陷入“微服務很酷”的陷阱，要知道何時堅持使用單體架構

單體架構和微服務架構是當今軟件開發中的兩種主要范式。人們常把它們分別視為傳統和現代的開發方式，但實際情況要復雜得多。選擇合適的架構需要權衡諸多因素，每種方案都有其獨特的優劣勢。

2025-01-22 08:00:00

單體架構微服務架構開發

機器學習的下一個前沿—量子擴展

本文將和你探討量子擴展的基本概念，它在機器學習中的優勢，以及我們將如何從中獲益。

2025-01-21 08:11:24

機器學習量子擴展 PyTorch

探索自適應框架的演變之路

自適應框架通過提供可解決傳統工具限制的實時、個性化更新，重新定義了協作。

2025-01-21 08:00:00

自適應框架框架開發

使用AI優化SQL Server性能：自動化查詢優化和預測性維護

AI通過查詢優化、預測性維護等方式提升SQL Server性能，提高效率、降低時延、提高系統可擴展性。

2025-01-20 08:00:00

AI SQL Server 數據庫

大語言模型推理框架llama.cpp開發實戰

本文旨在讓讀者詳細了解如何使用直接來自llama.cpp的低級函數執行LLM推理。具體地講，我們將詳細探討llama.cpp框架開發程序的詳細流程、llama.cpp框架的架構，最后實現一個簡單的聊天應用程序。

2025-01-20 07:58:51

llama.cpp LLM 大語言模型

生成式人工智能時代的數據治理挑戰 ?

應對隱私、安全和合規性挑戰以推動創新。有效的數據治理由于生成式人工智能的最新發展變得更加關鍵。?

2025-01-17 14:03:02

數據治理生成式AI

什么？推薦系統未必數據越多，效果越好！

這篇論文的作者沒有用到任何高深的數學知識或者工具，只是利用最普通的數據分析的方法對算法的結果進行統計并用最簡單的圖形圖像工具進行可視化，從而得到了推薦系統不是數據越多越好的重要結論，值得推薦系統從業者認真學習。

2025-01-17 08:16:53

算法大模型推薦系統

如何用蘇格拉底式問答法幫助學習者解決代碼問題

作為一個編程社區，freeCodeCamp為眾多對自身所寫代碼存在疑問的編程愛好者提供了強而有力的幫助。然而，盡管直接給出答案然后繼續推進這種方式看起來頗具吸引力，但實際上，這種做法對編程愛好者的學習進程是有害的。

2025-01-17 08:00:00

編程蘇格拉底式教學法編程社區

Dev Home和Dev Boxes：徹底改變開發者環境

Dev Home和Dev Boxes為開發人員創建和管理開發環境并與之交互提供了一種方法。通過簡化環境搭建的復雜性和提供環境，Dev Home和Dev Boxes使開發人員能夠專注于其核心任務：編碼。

2025-01-16 11:52:00

Dev Home Dev Boxes 前沿工具

2025年JavaScript領域的五大技術發展趨勢

2025年，JavaScript將在無服務器架構、與WebAssembly集成以及微前端的采用等方面取得進步。

2025-01-15 08:00:00

JavaScript Web開發

圖數據庫的剪枝在大型語言模型中的知識表示

圖數據庫的剪枝可以通過移除不相關數據來優化LLM中的知識表示，從而實現更快、更集中的知識檢索。本文探討了剪枝知識圖的好處與策略，以及它們如何提升LLM的性能，特別是在特定領域的應用中。

2025-01-15 07:52:53

圖數據庫 LLM 大型語言模型

使用OpenTelemetry解決安卓應用程序的問題：不僅限于本地分析?

OpenTelemetry是一種強大的可觀測性框架，可以幫助工程師監測和解決常見的安卓性能問題。我們將通過實例深入研究這方面的幾個問題。

2025-01-14 10:39:49

開發移動端本地分析

面向語音控制前端應用程序的自然語言處理（NLP）：架構、進展與未來方向

本文介紹了語音控制前端應用程序的自然語言處理（NLP）方法，以及語音識別、自然語言理解（NLU）等方面的最新進展。

2025-01-14 09:47:44

自然語言處理 NLU 語音識別

基于阿里開源Qwen2.5-7B-Instruct模型進行多代理RAG開發實戰

本文使用基于阿里通義千問團隊開源Qwen2.5-7B-Instruct大模型的代碼代理開發一個本地多代理RAG系統的完整過程。

2025-01-13 10:55:53

RAG LLM 大型語言模型

對人工智能零信任：從頭開始構建安全體系

零信任人工智能（Zero Trust AI）可以采取主動的安全措施，保護用戶的數據、工作流和系統，并確保一切安全可靠。

2025-01-13 08:00:00

零信任人工智能安全

架構師指南之開放表格式和對象存儲篇

本指南將從開放表格式和對象存儲在構建現代化數據湖倉中的作用與演變出發，深入探討 Apache Iceberg、Delta Lake 和 Apache Hudi三種頂級的表格式的特征比較，進而介紹如何為你的數據湖倉選擇合適的開放表格式。

2025-01-10 08:00:00

架構師對象存儲開放表格式

如何使用基于AI的 Suno創作自己的音樂？

你可能已經使用生成式AI來創建文本、圖像甚至視頻，但有沒有用它來創作自己的音樂呢？幾種不同的文本轉音樂工具可以充當虛擬作曲家，不過值得一試的此類工具是Suno。

2025-01-10 07:53:13

生成式AI Suno AI模型

一文看懂推理并行的定義及其工作原理

近年來，我們見證了兩個反復出現的趨勢：發布的GPU功能越來越強大，以及擁有數十億、乃至數萬億個參數和加長型上下文窗口的大語言模型（LLM）層出不窮。

2025-01-09 11:14:14

大語言模型推理并行 AI模型

從數據孤島到智能系統：RAG和知識圖譜的協同作用

本文探討了RAG和知識圖譜之間的協同作用，并提供了真實世界的示例、詳細的解釋和清晰的可視化圖表，以展示它們的變革能力。

2025-01-09 10:52:23

RAG 知識圖譜人工智能

不容錯過的十個優秀AI代碼生成器

我們將介紹一些好用的AI代碼生成器，包括它們的獨特功能，以及它們如何徹底改變你的編程體驗。

2025-01-08 08:00:20

AI 代碼生成器 AI驅動

如何使用Ollama在個人計算機上運行開源LLM

如今，AI工具已變得司空見慣，你可能每天都在使用它們。保護你的個人和商業機密數據的關鍵途徑之一，就是在自己的基礎配置上運行自己的AI。

2025-01-08 08:00:00

Ollama LLM 人工智能

蜜罐老矣，還能飯否？

本文討論蜜罐系統的發展歷史、基本思想以及如何應對最新的技術迭代。

2025-01-07 08:00:00

網絡安全蜜罐系統蜜罐

機器學習用戶寶典：使用SVM解讀情感

支持向量機（SVM）可能聽起來像一個復雜的術語，但它卻是機器學習領域一種簡單而強大的方法。你可以把它想象成一個智能邊界劃分者，幫助機器對數據進行分類。

2025-01-06 08:35:42

SVM 機器學習人工智能

數字化運營現代化的戰略路線圖：從遺留開發模式向敏捷驅動的集成框架轉型

本文中的案例研究概述了一家美容電子商務公司如何通過建立模塊化架構、CI/CD管道以及功能“小組”（Pod），成功地從瀑布開發模式轉型為敏捷開發模式。

2025-01-06 08:00:00

數字化運營開發遺留系統

別再將LLM當成數據庫了

本文介紹了為什么批處理范式已過時，它如何阻礙AI應用，以及為什么AI的未來需要一種實時事件流平臺。

2025-01-03 08:13:08

生成式AI 大語言模型 LLM

即使你關閉了cookie，網絡瀏覽器仍在偷偷監視你

就像人類一樣，瀏覽器也有自己的一套指紋，并以此來識別用戶的瀏覽活動。

2025-01-03 08:00:00

安全網絡瀏覽器瀏覽器指紋

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