随着数字化时代的来临，企业的营销策略正从“广撒网”的大众营销，向“千人千面”的个性化营销转变。借助AI（人工智能）技术，企业可以通过分析大量用户数据，深入洞察每一个用户的独特需求和行为，进而推送定制化内容与服务。本文将详细解读如何通过数据采集、标签构建、用户画像等关键环节，在AI的支持下实现千人千面的营销策略。在千人千面营销的整个过程中，数据是最核心的资源。AI技术依赖于大量高质量的数据来分析用户

自回归推理过程知识准备KV-Cache原理介绍KV-Cache推理效率提升统计KV-Cache工作流程简述past_key_values存储结构和作用分析KV-Cache内存占用、FLOPs下降分析每步推理都将前文整句输入模型是一种效率低下的方式，原因是存在相同结果的重复推理。

随着大模型被使用的频率越来越多，人们对于它的强大问题回答能力感到震惊，但是在这一过程中，人们也发现大语言模型并不是十全十美的，本身有局限性，主要表现在两个方面。首先，它的知识不是实时的，因为它的训练数据源来自于互联网，而某些知识在模型训练时可能在互联网上没有曝光。其次，大模型可能无法涵盖私有领域和企业内部的资料。为了解决这个问题，可以想到能否动态地将知识补充给大模型，使其能够回答更多问题呢？这就要

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。

近年来，随着大语言模型（LLMs）的广泛应用，如何确保这些模型的安全性和防御其被恶意利用成为一个至关重要的议题。香港科技大学（Guangzhou）USAIL 研究团队（团队链接：https://github.com/usail-hkust）致力于探索和解决这一挑战，推出了全新的越狱攻防解决方案——大模型越狱攻防三部曲：评估、分析与防御。该系列研究包含了从越狱攻击评估到深度分析，再到创新防御策略的全

在大模型浪潮初期，我和我的前辈曾经有过一段对话。我：这工作（某个方向的 sft）交给我合适吗，我能胜任吗？前辈：这工作谁都能做。我：那你为啥选我来做？前辈：这不是因为我认识你，跟你熟悉嘛。我：……前辈：你做不做，不做有的是人想做，不行我招个实习生来做。我：我做我做，我当然做。

还在为RAG（检索增强生成）系统的检索准确率发愁吗？别担心，"上下文检索"（contextual retrieval）这个新概念可能就是你一直在寻找的解决方案。一年前，这种方法因为成本高昂而被认为不切实际。但现在，随着小型语言模型（SLM）的飞速发展，这个曾经的"天方夜谭"已经变成了触手可及的现实。一起来深入了解这个可能彻底改变RAG应用格局的技术吧！

与其在AI抢占就业机会的危机中患得患失，不如快点接受这个新技术，将AI引入自己的工作中，通过AI来提升自己的生产力和创造力。AI大模型通过学习大量的图像数据和构建更深更复杂的神经网络，使计算机能够对图像进行更加准确的识别和分析。总的来说，“大模型”应该是基于具有超级大规模的、甚至可以称之为“超参数”的模型，需要大量的计算资源、更强的计算能力以及更优秀的算法优化方法进行训练和优化。大数据时代，越来越

预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识，但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的，这使得它们在处理特定任务时可能无法达到最佳效果，比如ChatGPT、混元、文心一言在回答一些常识性问题时表现的非常出色，但在物理、化学或编程等专业性问题上往往变的傻了吧唧。怎样让大模型更好地适用于特定场景？此时我们就需要利用特定任务的数据集来进一步训练模型，通过模型精调让全能型大模型变的专而精。这种针对性的精

AI+”已成为继“软件+”“互联网+”之后，最重要的新质生产力，是今后十年内技术创新和产业升级的核心驱动力。AI大模型技术将重塑千行百业，如何尽快、尽好地将应用大模型技术创造新的核心能力和新的运营服务优势，是所有企业共同面对的机遇和挑战。就是要及时跟进建设自身的AI能力，要在大模型、大数据和大算力这三大要素上，让企业具备不同层次的能力（基础能力、强化能力和创新能力）。就是通过AI大模型技术的运用，