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随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为推动各行各业技术革新的关键力量。本文将深入探讨AI大模型的核心技术栈的构建，以及不同技术组件的关键作用。
1.背景介绍情感分析和情感检测是自然语言处理(NLP)领域的重要研究方向，它旨在从文本中识别和分析人们的情感态度。在这篇文章中，我们将深入探讨自然语言处理的情感分析与情感检测，涵盖背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解、具体最佳实践：代码实例和详细解释说明、实际应用场景、工具和资源推荐、总结：未来发展趋势与挑战以及附录：常见问题与解答。1. 背景介绍...
在人工智能领域，视频数据的生成建模一直是一个极具挑战和创新的研究方向。从循环网络到生成对抗网络，再到自回归变换器和扩散模型，无数的尝试为我们展现了这一技术的日新月异。
2.1 编码工具简介 62.2 编码工具工作流示意 62.3 使用编码工具 82.4 小结 15。
我是鸡腿，专注于智能驾驶大模型，持续分享LLM面试干货。生成式 AI 太火爆了，可以说无处不在，频频刷爆我们的朋友圈。你可能已经试用过 ChatGPT 了，甚至已经把它当作你的智能小助手。但我知道很多人心里会有个疑问：这些 AI 模型的智能究竟是怎么来的？今天咱们就来聊聊这个话题。我会用大家都能懂的，而不是那些让人头大的高等数学术语来解释生成式文本模型的工作原理，揭开它的神秘面纱，把它变成简单的计
1.背景介绍1. 背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。深度学习(Deep Learning)是一种人工智能技术，已经在自然语言处理中取得了显著的成功。然而，深度学习模型在处理大规模、复杂的自然语言数据时，仍然存在挑战。因此，优化策略在深度学习中的自然语言处理中至关重要。本文旨在探讨深度学习在自然语言处理中的优化策略，包括算法...
对于普通用户很难理解Token这个概念， 这个概念是隐藏在模型内部的， 对于普通使用者来说，这种计价方式无疑是致命的， 所以对于大部分普通使用者，还是采用包月方式偏多， Token计价方式针对的是开发者，希望通过API方式进行调用，封装自己的应用。：许多现代大模型使用子词分词技术，如BPE（Byte-Pair Encoding）或WordPiece，这些方法可以将未知的或不常见的单词拆分成更小的子
离线部署AI大模型有多个重要原因，涵盖了安全性、隐私、成本、控制性和可靠性等方面。
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是人工智能领域的一个重要分支，其主要关注于计算机理解、生成和处理人类语言。随着大数据时代的到来，大量的文本数据在互联网、社交媒体、电子邮件等场景中产生，这为自然语言处理提供了丰富的数据源。因此，大数据与自然语言处理的结合成为了当今热门的研究方向。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行阐述：背景介...
layui的treeTablle大数据量加载缓慢的解决方案最近公司的项目使用的layui框架开发权限相关业务，多个页面使用到了treetable。这个treetable在较少数据量的时候加载还可以接受，在上千条数据以后，加上table的操作栏会变得非常的卡。在明确了需求以后，尝试了多种方案，现在特来汇总一下给后续踩坑的朋友们。1：使用layui自带的treeTable，这种方案只支持较少数...
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)领域的一个重要分支，其主要关注于计算机理解、生成和处理人类语言。随着人工智能技术的发展，自然语言处理在各个领域得到了广泛应用，如机器翻译、语音识别、情感分析、问答系统等。然而，自然语言处理仍然面临着许多挑战，如语义理解、知识推理、对话管理等。本文将从以下六个方面进行全面探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数...
有些聊天机器人会搭载自然语言处理系统，但大多简单的系统只会撷取输入的关键字，再从数据库中找寻最合适的应答句。非助理应用程序包括娱乐目的的聊天室，研究和特定产品促销，社交机器人。大家可以看到当我向输入框输入想你了，聊天机器人，自动回复了＂想我什么呀＂，而且自动播报语音，实现这些功能的步骤是，先将输入框的文字渲染到聊天窗口中，聊天机器人会根据输入框的内容返回数据，我们再将返回的数据渲染到页面中转换成语
1.背景介绍推理算法是人工智能和计算机科学领域中的一个重要概念，它涉及到从给定的信息中推断出新的信息的过程。推理算法广泛应用于各种领域，如知识发现、自然语言处理、图像识别、机器学习等。在本文中，我们将深入探讨推理算法的奥秘，从逻辑到人工智能的各个层面进行分析。2.核心概念与联系推理算法的核心概念主要包括：推理：推理是指从已知事实或信息中推断出新的事实或信息的过程。推理可以分为两类...
VITA，通过整合架构创新和先进的训练与发展策略，实现了这两个属性：1）统一框架，以端到端的方式处理文本、视觉和音频信号；2）实现自然多模态人机交互的能力。双语指令调优：首先，基于官方的Mixtral 8x7B模型，扩展其中文词汇量，并通过高质量的双语文本语料库进行进一步的指令调优，使其具备中文和英文的理解能力。多模态对齐和指令调优：其次，通过收集大量高质量的多模态数据，对文本特征空间与视频、图像
Saurabh Srivastava & Ziyu Yao乔治梅森大学弗吉尼亚州费尔法克斯，邮编 22030，美国{ssrivas6,ziyuyao}@gmu.edu大型推理模型（LRMs）如 DeepSeek-R1 和 OpenAI o1 在各种推理任务中展示了卓越的能力。它们强大的生成和推理中间思维的能力也引发了这样的争论：它们可能不再需要广泛的提示工程或优化来解释人类指令并产生准确的输出。在
当时在评估这个模型的性能时，领导说这个模型的性能需要达到了 200 token 每秒，虽然知道这是一个性能指标，但是对 token 这个概念却不是很清晰。
目录一、为什么选择DeepSeek API？二、10分钟集成实战指南三、最佳实践指南四、典型应用场景五、未来技术展望在AI赋能万物的时代，快速将AI能力注入应用已成为开发者的必备技能。DeepSeek API作为国产AI模型的佼佼者，以其强大的自然语言处理和代码生成能力，正在改变无数开发者的工薪方式。本文将用3000字为你拆解，如何从零开始，在10分钟内完成DeepSeek API的集成。在选择A
春节假期刚过，相信不少小伙伴已经收到了全面拥抱 DeepSeek 的指令。然而，具体要部署哪个模型？默认自然是 DeepSeek-R1。如果只是运行蒸馏版本的 R1，操作并不复杂，只要显存足够，一般不会有太大问题。但如果要运行全参数版本的 R1，所需的硬件配置可就不容小觑了。。⚠️ 本文只讨论，不涉及部署步骤和并发优化。从以上表格可以看出，想要本地跑，最便捷的方案是，而更大规模的分布式部署则需要甚
以一家具体的养殖场为例，该养殖场采用了智慧养殖可视化大屏。其中，智慧养殖可视化大屏作为智慧农业的重要组成部分，具备信息展示、数据分析和决策支持等功能，已经成为养殖场主管理养殖场的重要工具。智慧养殖可视化大屏是一种基于大数据和物联网技术的智能管理系统，它将养殖场的各类相关信息和3D场景呈现出来，并通过集成养殖数据源和支持远程监控，帮助养殖场主全面了解养殖现状。未来，智慧养殖可视化大屏将在农业领域发挥
随着DeepSeek+应用在各行各业的逐步落地，AI大模型有关的名词术语被越来越多的人讨论，比如常见的等到底是什么意思？本文我们简单聊聊上面提到的10个名词或术语！
DeepSeek 真的火出圈了，ML 大神 Jay Alammar 及时送上一篇好文。DeepSeek-R1 是人工智能进步浪潮中的最新强音。与现有的大多数 LLM 一样，DeepSeek-R1 也是一次生成一个 token，不同的是，它在解决数学和推理问题时表现尤为出色，因为它能够通过生成“思考 token”来解释其思维链，从而花更多时间处理问题。：在这个阶段，我们使用海量网络数据训练模型，以预
在计算机领域中，token 通常是指一串字符或符号，比如微信公众平台的密钥，就被称作一个 token，其实就是一长串的字符。
DeepSeek则是一个基于深度学习技术的大模型框架，采用了Transformer架构，并在其基础上进行了多项优化。它拥有数千亿个参数，能够捕捉到更加复杂的语言模式和语义信息。DeepSeek的训练数据涵盖了多种语言、领域和任务类型，使其在处理不同场景和问题时表现出更高的适应性和准确性。
DeepSeek-R1，是深度求索（DeepSeek）研发的推理模型，本地部署后完全免费，无使用次数限制。DeepSeek-R1采用的大规模强化学习技术，尤其擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务。DeepSeek-R1系列模型（1.5b~671b）开源且免费，进一步降低了AI应用门槛，赋能开源社区发展。❶Win版安装教程（Ollama+AnythingLLM安装、DeepSeek模型下载）❷Ma
DeepSeek-R1-Zero 已经证明，大规模强化学习（RL）可以在不依赖监督微调的情况下直接增强大语言模型（LLM）的推理能力。Sea AI Lab 的研究人员对 R1-Zero 训练方法进行了深入分析，重点探讨其两个核心组成部分：基础模型和强化学习。研究人员研究了多种基础模型，包括 DeepSeek-V3-Base，以理解预训练特性如何影响强化学习的表现。
1.背景介绍农业机器人是一种利用人工智能技术在农业生产过程中自主决策、自主运行的机器人系统。农业机器人涉及到的领域非常广泛，包括智能农业、智能农业生产、智能农业服务等。农业机器人的应用可以提高农业生产的效率、降低农业生产的成本、提高农业产品的质量，从而提高农业产业的竞争力。在过去的几十年里，农业机器人的研究和应用得到了广泛的关注和支持。目前，农业机器人已经应用于许多农业生产领域，如种植、收...
在本文中，我们将深入探讨 DeepSeek-R1 的数学和方法论核心，剖析其采用的强化学习（RL）技术，并分析促成这些卓越成果的创新点。在提升 LLM 推理能力的传统方法中，最常见的包括思维链 (CoT) prompting（Wei 等，2022），即鼓励模型明确列出其推理步骤，或是通过监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）在包含推理示例的数据集上进行训练。这些方法在一
1.背景介绍随机森林(Random Forest)是一种基于决策树的机器学习算法，由俄罗斯计算机科学家罗斯姆·弗洛伊德(Russian computer scientist Rosomakh Flloyd)于1995年提出。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并将它们组合在一起，从而提高模型的准确性和稳定性。这种方法在许多应用领域得到了广泛应用，如图像识别、自然语言处理、生物信息学等..
易于使用的可视化查询构建器解锁了SQL的强大功能，让每个人都可以加入并以更明智的方式做出决定。人人可用的Metabase，这就是为什么超过30000家公司已经在使用Metabase了。Metabase使得公司中的每个人都可以轻松地从数据中学习，无论他们是否掌握SQL语言。您甚至可以在自己的产品中嵌入Metabase。直观的界面指导您有机地过滤和聚合，并以绚丽的可视化方式将您的数据带入生活。Meta
1.背景介绍自然语言处理(NLP)和数据挖掘(Data Mining)是两个独立的领域，但在实际应用中，它们之间存在很强的联系和相互作用。NLP主要关注人类自然语言的处理，包括文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。数据挖掘则关注从大量数据中发现隐藏的模式和规律，包括聚类、关联规则和预测等任务。随着人工智能技术的发展，NLP和数据挖掘越来越多地融合在一起，形成了一种新的研究方法，即自然语言...
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能中的一个分支，研究如何让计算机理解、生成和处理人类语言。数据挖掘在自然语言处理领域是一种重要的技术，它可以帮助我们从大量的文本数据中发现隐藏的模式和知识。文本挖掘和情感分析是数据挖掘在自然语言处理领域的两个主要方面。文本挖掘涉及到从文本数据中提取有价值的信息，如关键词、主题、实体等。情感分析则是判断文本中的情感倾向，如积极、消极、中性等。..
1.背景介绍随着互联网的普及和数据的快速增长，文本数据已经成为了我们生活中最重要的信息来源之一。从社交媒体、博客、新闻报道到科研论文、商业报告等，文本数据在各个领域都有广泛的应用。因此，如何从大量的文本数据中发现关键信息和隐藏的知识变得至关重要。这就是文本挖掘(Text Mining)的诞生。文本挖掘是一种数据挖掘方法，它涉及到从文本数据中提取有价值信息、发现隐藏模式和规律的过程。这些信息...
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是人工智能(Artificial Intelligence，AI)领域的一个重要分支，它旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。随着大数据时代的到来，大量的文本数据正在不断涌现，这使得自然语言处理技术的应用得到了广泛的发展。在这篇文章中，我们将探讨自然语言处理在大数据分析中的重要性，以及其核心概念、算法原理..
1.背景介绍社交媒体数据挖掘是一种利用社交媒体平台上生成的大量数据来发现有价值信息的方法。这些数据包括用户的文本、图片、视频、定位信息等。情感分析是一种自然语言处理技术，用于分析文本数据中的情感倾向。人工智能是一种通过模拟人类智能的方式来解决复杂问题的技术。在本文中，我们将讨论如何利用人工智能技术来进行社交媒体数据挖掘，特别是情感分析。我们将介绍情感分析的核心概念、算法原理、实例代码以及未...
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)和大数据分析(Big Data Analytics)是当今最热门的技术领域之一。随着数据的增长和计算能力的提高，人工智能和大数据分析的发展已经进入了一个新的高潮。在这篇文章中，我们将探讨人工智能与大数据分析的融合在文本挖掘与自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中的应用。...
1.背景介绍随着数据的增长，数据分析师需要处理越来越多的数据。这使得数据分析师需要花费大量的时间和精力来处理这些数据，从而影响到他们的工作效率和生产力。智能聊天助手可以帮助数据分析师更好地处理大数据，提高工作效率和生产力。智能聊天助手是一种人工智能技术，它可以通过自然语言处理和机器学习算法来理解和回应用户的问题。智能聊天助手可以帮助数据分析师更好地处理大数据，因为它可以自动处理大量数据，从...
在每个解码步骤中，仅计算新的查询向量 Q（Query），而缓存中存储的 K（Keys）和 V（Values）会被复用，注意力机制将通过新计算的 Q 与复用的 K、V 进行运算。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风
通过这样的智能体协调管理底层数据加工组件，可以对大模型语料库构建过程中的数据进行全面、系统的二次加工，提高数据的质量和可用性，为大模型的训练和应用提供更好的数据支持。通过以上步骤，可以逐步构建一个功能完善的大模型语料库，为大模型在不同领域和应用场景中的使用提供全面的数据支持。prompt = “根据以下实体和关系，推断新的实体和关系：[已有实体和关系列表]”prompt = f"从以下文本中提取所
神经符号推理作为一种新兴的技术方法，具有广阔的应用前景和重要的理论价值。通过本文的探讨，我们希望能为读者提供对神经符号推理的全面了解，并激发对这一领域的进一步研究和应用。在未来的发展中，神经符号推理有望成为AI Agent逻辑能力增强的重要手段，推动人工智能技术的持续创新和发展。AI天才研究院/AI Genius Institute & 禅与计算机程序设计艺术/Zen And The Art of
到目前为止，开源的 Agent 应用可以说是百花齐放。随着人工智能技术的不断进步，越来越多的开源框架和工具涌现，为开发者提供了多样化的选择。这些开源 Agent 应用不仅具备高度的可定制性和灵活性，还能够快速适应不同的业务场景和需求，帮助企业和个人降低开发门槛，实现高效的自动化操作。无论是在自然语言处理、智能客服、自动化交易，还是复杂的流程管理领域，Agent 技术的应用前景都在不断扩大，并逐步渗
RAG，全称Retrieval-Augmented Generation，是一种辅助AI语言模型生成基于外部信息文本的方法。在RAG中，我们将数据拆分成多个小块，然后将这些小块嵌入到低维空间并存储在向量存储中。当用户提出查询时，该查询也会嵌入到相同的低维空间，与向量存储中的信息进行比较，从而检索到相关的信息作为上下文，并与查询一起输入到语言模型中，生成基于上下文的最终答案。智能代理是先进的AI系统
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