背景概要设计文档评审是软件开发过程中的一个重要环节,主要体现在以下几个方面:1.确保设计的一致性和完整性:通过评审,可以确保设计文档中描述的系统架构、模块划分、接口定义等内容在各个部分之间保持一致,避免出现相互矛盾或遗漏的情况。评审过程有助于发现设计中的潜在问题,如数据流不一致、模块功能重叠等,从而 ...
0 前言 这是一系列技术和组织协议,旨在帮助管理开发日益强大的 AI 系统的风险。随 AI 模型强大,我们认为它们将为经济和社会带来巨大价值,但也将带来日益严重的风险。RSP 主要关注灾难性风险,即 AI 模型直接导致的大规模毁灭性风险。这些风险可能源于对模型的故意滥用(例如被恐怖分子或国家行为者用 ...
想要更优的Inference Time Scaling曲线,前提是模型本身是一个很强的Generator,已经拥有足够的生成合理推理过程的能力,同时还拥有很强的Verifier模型来对推理节点进行打分决策,并且二者可以在少人类监督的条件下不断迭代优化。这一章我们先聊聊如何让大模型"自学"推理思考,从... ...
11月了,秋招已经开始了。不知最近有没有同学在投简历面试呢? 回想起几年前我面试某大厂的时候,被问到了很多深度学习相关的知识,那时的我懂的不多,可以说是被面试官360度无死角蹂躏。 那次面试,印象最深的是问了很多与卷积相关的问题,导致我后来工作一段时间看到卷积就时不时的去查些资料,害怕自己又理解错了 ...
本文介绍向量检索服务DashVector动态量化功能和作用。 背景介绍 量化(Quantization)是向量检索技术中一种常用的优化方法,通过一定程度的精度(召回率)损失,来换取性能的大幅度提升,以及内存占用(索引文件大小)大幅度降低。 向量检索服务DashVector支持向量的动态量化,用户仅需 ...
背景 在项目管理过程中,风险分析与应对是一个重要的过程,它有助于确保项目的顺利进行并达成目标。常规过程可以分为几个关键步骤: 1. 风险识别 目的:找出可能影响项目成功的各种不确定因素。 方法:可以通过研讨会、访谈、问卷调查、历史数据审查等方式来识别潜在的风险。 2. 风险量化 目的:评估已识别风险 ...
带着问题来学习 什么是Hugging Face?它的目标是什么? Hugging Face 中包含哪些知名的预训练模型? 如果我们要在 Hugging Face 中下载 BERT,那么 只有一种版本,还是有多种版本可以选择? 每一种版本的 BERT 中,只有一种格式还是有多种格式可以适应多种下游任务 ...
AI大模型实现图片OCR识别背景 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是一种将图像中的文字转换为机器编码文本的技术。这项技术可以自动读取纸质文档上的文字信息,并将其转换成电子格式,便于编辑、存储和检索。OCR 技术在很多领域都有广泛应用,比如数据录入、文 ...
了解积分梯度如何帮助识别哪些输入特征对模型的预测贡献 在金融和医疗保健等受到高度监管的行业中使用 AI 模型肩负着关键责任:可解释性。您的模型预测准确是不够的。您应该能够解释您的模型做出特定预测的原因。例如,如果我们正在开发一个基于脑部 MRI 扫描的肿瘤检测模型,我们应该能够解释我们的模型使用哪些 ...
0 前言 本文来看如何使用Spring AI Alibaba构建Agent应用。 1 需求 智能客服平台,可帮助用户完成机票预定、问题解答、机票改签、取消等动作,具体要求: 基于 AI 大模型与用户对话,理解用户自然语言表达的需求 支持多轮连续对话,能在上下文中理解用户意图 理解机票操作相关的术语与 ...
本文深入解析 Qwen2.5 大语言模型的分词流程和 BPE 分词算法。通过中英文混合文本示例,详细介绍了从文本规范化、初步分词、字节编码与映射到 BPE 分词的每一步骤。结合代码实现,揭示了 Qwen2.5 如何高效处理多语言文本,帮助读者全面理解 BPE 分词算法的原理和应用…… ...
带着问题来学习 BERT 的预训练过程是如何完成的,在预训练过程中,采用了哪两种任务? 本次实战是用 SQuAD 数据集微调 BERT, 来完成我们的问答任务,你能否用 IMDB 影评数据集来微调 BERT,改进 BERT 的结果准确率? 文章最后会公布问题的参考答案~ 一、BERT 简介 BERT ...
AI集成Kano 模型可以改变游戏规则,了解客户需求和加强产品开发。Kano 模型有助于识别不同类别的产品功能,例如必不可少、令人愉悦和无关紧要,让您优先考虑真正重要的事情。这种理解可以提高客户满意度和整体产品成功。AI集成Kano 模型:简化产品开发并提高客户满意度。使用 Generative A ...
0 前言 M芯片Mac想跑大模型,强烈推荐LM Studio。因为它支持专门为M系列芯片优化过的模型文件,运行速度快了不止亿点点!intel mac 不支持哦! 本地运行大模型的工具中,LM Studio和Ollama是最受欢迎的两款。最近LM Studio新增了对MLX的支持。 1 MLX是啥? ...
1. 背景软件需求规格说明书(SRS)是软件项目中定义系统需求的关键文档,涵盖了功能、性能、设计限制等需求细节。SRS的质量直接影响到整个项目的成败,确保文档清晰、准确、无歧义是产品成功的基础。然而,由于需求规格描述的复杂性和人工审查过程的主观性,手动评审往往耗时且容易出现疏漏。为了提升评审效率和精 ...
配置HF镜像 注意:如果无法访问HuggingFace可以访问它的国内镜像站,方法如下: 先安装依赖: pip install -U huggingface_hub 然后在代码的头部加入下面的环境变量设置,记得一定要加载代码的最前面,在import datastes之前。 import os os. ...
0 前言 软件架构——我们数字世界的蓝图——自20世纪中叶计算机时代诞生以来,已经发生了巨大演变。 20世纪60年代和70年代早期,以大型主机和单体软件为主导。而今天,数字领域已完全不同,运行在由云计算、API连接、AI算法、微服务和编排平台组成的分布式网络上。 软件架构是如何随着岁月演变的?回顾几 ...
首篇KAG框架解读,看蚂蚁KAG框架如何通过知识图谱和向量检索结合,增强大模型在专业领域知识服务中的准确性和逻辑推理能力,解决现有RAG技术栈的挑战。 ...
背景在快速发展的网络开发领域,人工智能(AI)正在为创造力和效率的新水平铺平道路。本文将深入探讨 OpenAI 强大的 API、Node.js 的灵活性以及创建动态用户界面的可能性之间令人兴奋的协同作用。通过研究这些技术如何协同工作,我们将揭示它们如何改变我们的网络开发和用户界面开发方法。动态用户界 ...
在数据驱动的今天,企业通过评论、调查和社交媒体互动获得大量客户反馈。虽然这些信息可以产生宝贵的洞察力,但也带来了巨大的挑战:如何从大量信息中提炼出有意义的数据。先进的分析技术正在彻底改变我们了解客户情感的方法。其中最具创新性的是表增强生成(TAG)和检索增强生成(RAG)技术,它们使企业能够利用自然 ...