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在现代C++编程中，性能优化和资源管理一直是开发者追求的目标。C++11引入的右值引用（rvalue reference）和移动语义（move semantics）为解决这些问题提供了强有力的工具。通过右值引用，我们能够更高效地处理临时对象；而移动语义的引入，则进一步优化了对象的资源转移和管理。在这篇文章中，我们将深入探索右值引用和移动语义的核心概念、实现原理，以及它们在实际开发中的应用场景。de
双编码器和交叉编码器在现代信息检索中都扮演着至关重要的角色。双编码器提供速度和效率，是进行大规模初始搜索的理想选择。交叉编码器提供精度和深度，非常适合优化结果和处理复杂查询。理解它们的优势和局限性有助于构建能够同时处理广泛和细致信息需求的高效搜索系统。作者：Marc Puig。
机器学习是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的技术，而无需对每个问题进行明确的程序编写。这种学习和决策制定过程是通过对数据的分析和模式的识别来实现的。机器学习的核心在于开发算法，这些算法可以自动提取信息并使用这些信息来改进自身的性能。
Python机器学习学习线路是一个循序渐进的过程，需要您不断积累知识和实践经验。通过掌握基础知识、学习机器学习基本方法和高级技术，以及参与实践项目，您将逐渐成为一名合格的机器学习工程师。希望本文能为您的Python机器学习学习之路提供有益的指导。
为了进一步提升Curiosity-driven Exploration (CDE)算法在强化学习任务中的性能，可以考虑通过以下几个方面的改进来优化智能体的探索行为和效率.
马尔可夫链（Markov Chain）是一种随机过程，其中系统的未来状态仅与当前状态有关，且与过去的状态无关。该性质称为马尔可夫性质。马尔可夫链可以通过转移概率矩阵来表示。对于一个离散时间的马尔可夫链，状态空间为 S={s1,s2,s3,…,sN}，状态之间的转移满足：这表明，未来的状态仅与当前状态有关，而与历史状态无关。隐马尔可夫模型是对马尔可夫链的扩展。在HMM中，观察到的事件（即观测序列）是
本文分析了FasterTransformer中selfAttention模块的设计方法和代码实现，笔者读了3遍最后的kernel函数实现才逐步厘清它的编码意图，这类代码有很多细节，像key cache的index逻辑(涉及到beam_size)、cache_indirect读取逻辑等等，笔者感觉也只掌握了60%-70%，只能先抓住主干再逐步展开分析细节，比较费时间。总的来说FasterTransf
机器学习实践篇 - 模型训练的工作原理：线性回归模型、多项式回归模型、分类模型（Logistic 回归、Softmax 回归）、梯度下降、正则化线性模型等；
有效的理解新机器学习架构（以及任何新技术）的方式是从零开始实现它。虽然这种方法非常复杂、耗时，并且有时几乎不可能做到，但它能帮助你深入理解每一个实现细节。例如，如果你没有相应的计算资源或数据，你将无法确保你的解决方案中没有隐藏的错误。不过，还有一种更简单的方法——计算参数数量。相比直接阅读论文，这种方法并不复杂，但能够让你深入理解新架构的构建模块（在这里指的是 Transformer 编码器和解码
在这个信息爆炸的时代，AI技术正以前所未有的速度发展着。图生图AI换脸图生视频等技术的涌入，极大地改变了我们的工作与生活，带来了更多的挑战与机遇。例如我们可以使用AI去生成具有质感的人物图像也可以使用实现视频，图片的换脸效果图生视频也可以轻松实现图生视频但是这样的效果与实现需要用到昂贵的显卡，CPU或要占用额外的内存，这里给大家推荐一款非常实用的平台，提供良好的一键开机镜像环境，实现智能算力的灵活
scikit-learn基础介绍估计器（Estimator）可以直接理解成分类器主要包含两个函数：fit(x,y) 和 predict(x)，分别是训练和预测算法模型流程：# 拟合模型model.fit(X_train, y_train)# 模型预测model.predict(X_test)# 获得这个模型的参数model.get_params()# 为模型进行打分model.score(data
本章总览模型验证：model.evaluate()这个函数封装的比较low，建议大家自己写，虽然我现在先不会，但是思路是这样的。模型预测：model.predict()虽然也是封装好的，但是我们一样可以自己写。回调函数回调函数就是keras在模型训练时，需要调用多个函数。调用会根据这些函数进行保存，或者学习力的衰减。ModelCheckpoint：定期保存模型，第二个epoch没有第一个好，就不保
本文深入探讨了如何通过优化动态上下文信息（Dynamic Context）来提升 AI Agents 的工作效率和准确性。文章首先概述了五种常见的技术策略，包括信息标识(Message Labeling)、针对不同需求设定不同上下文、优化系统提示词(System Prompts)、精简 RAG 系统中冗余信息，以及其他处理上下文的高级策略。
所谓自定义模型就是不适用Ollama官方模型库中的模型，理论可以使用其他各类经过转换处理的模型Ollama库中的模型可以通过提示进行自定义。python复制代码FROM llama3 # 设置温度参数 PARAMETER temperature 1 # 设置SYSTEM 消息 SYSTEM """作为AI智能助手，你将竭尽所能为员工提供严谨和有帮助的答复。"""Modelfile文档One-API
从验证集AUC来看BST基本优于均值池化这种base模型，但是不能明显优于DIN，且预测耗时明显高于DIN，存在继续优化的必要。因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需要明确一个目标，然后制定好完整的计划，同时找到好的学习方法，这样才能更快的提升自己。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友
因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需要明确一个目标，然后制定好完整的计划，同时找到好的学习方法，这样才能更快的提升自己。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费。
大语言模型很强大，就像人类的大脑一样拥有思考的能力。如果人类只有大脑，没有四肢，没有工具，是没办法与世界互动的。如果我们能给大模型配备上四肢和工具呢？大模型是不是就会打破次元壁，从数字世界走向现实世界，与现实世界实现梦幻联动呢？大语言模型（后文将用 LLM 指代）可以接受输入，可以分析&推理、可以输出文字\代码\媒体。然而，其无法像人类一样，拥有思考能力、运用各种与物理世界互动，以及拥有人类的能力
1、tool description 非常重要，没有写好description，agent无法理解在什么情况下应该调用该tool2、输入参数的 description 非常重要，想要LLM生成给定格式的输入参数，可以给一些few shot样例3、agent本质还是prompt工程，极大程度上依赖于LLM的参数量。小模型无法理解prompt，无法生成给定格式的输入参数，导致tool函数不能被正常调用
Transformer模型详解Preface1. 基础知识2. Transformer 模型结构2.1 Sequence2.2 Embedding and Encoding2.2.1 Word Embedding2.2.2 Positional Encoding2.3 Encoder2.3.1 Encoder Structure2.3.2 Multi-Head Attention2.3.3 Enc
模型测试是保障模型在实际场景中表现的重要环节。通过科学划分测试集、合理选择评估指标、详细记录和分析结果，我们能够持续优化模型，提高其在业务场景中的可靠性和表现。希望本文的详细指南和代码示例能帮助大家更好地理解和应用模型测试。
大语言模型（LLM）评测是LLM开发和应用中的关键环节。目前评测方法可以分为人工评测和自动评测，其中，自动评测技术相比人工评测来讲，具有效率高、一致性好、可复现、鲁棒性好等特点，逐渐成为业界研究的重点。
MLOps是构建机器学习模型并将其部署到生产环境中的一个组成部分。数据漂移可以属于MLOps中模型监控的范畴。它指的是量化观察数据相对于训练数据的变化，这些变化随着时间的推移，会对模型的预测质量产生巨大的影响，而且往往是更糟的影响。跟踪与训练特征和预测有关的漂移指标应该是模型监测和识别模型何时应该重新训练的重要组成部分。可以参考作者的另一篇文章（，了解在生产环境中监控ML模型相关概念和架构的更多细
一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。受的项目和创建的启发，建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。本项目的最新版本中通过使用FastChat接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型，依托于langchain框架支持通过基于FastAPI提供的
智能体构建器：一个自动指令和工具提供者，通过与用户聊天来定制用户的智能体用户智能体：一个为用户的实际应用定制的智能体，提供构建智能体或用户输入的指令、额外知识和工具配置设置工具：支持用户定制用户智能体的配置，并实时预览用户智能体的性能在使用dashscope提供的qwen api构建应用与定制交互的过程中，我们发现选取千亿级别参数的qwen-max或开源的qwen-72b等大规模参数模型能获得较好
创建 Assistant 时定义函数：代码语言：javascript复制。
如上概述了HuggingFace Transformer相关的项目组件及背景逻辑，比较基础，蛮重要的，这些相关的基础点都是通用的。在理解大模型与NLP上都是相辅相成。因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需要明确一个目标，然后制定好完整的计划，同时找到好的学习方法，这样才能更快的提升自己。这份完整版的大模型
第一章:Transformer背景介绍1.1 Transformer的诞生2018年10月，Google发出一篇论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》, BERT模型横空出世, 并横扫NLP领域11项任务的最佳成绩!论文地址: https://arxiv.org/pdf
论文阅读：Spatial Transformer Networks（1）Author（2）Abstract（3）Conclusion（4）Introduction（3）Spatial Transformers（4）Experiments（5）个人总结（1）Author作 者Max Jaderberg Karen Simonyan Andrew Zisserman Koray Kavukcu...
博客阅读：图解Transformer（The Illustrated Transformer）原文链接：https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/作者：Jay Alammar目录博客阅读：图解Transformer（The Illustrated Transformer）前言1.整体结构（A High-Level Look）图的引入（Br
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