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<论文>让RAG变得高效且简单:LightRAG

本文介绍了论文​《LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation》的核心创新点。

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#人工智能#算法#RAG
<论文>如何将RAG和时序大模型相结合?

本文介绍了论文​《Retrieval Augmented Time Series Forecasting》及其提出的RAG增强方法。

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#人工智能#深度学习#算法 +1
<论文>LoRA是什么?

本文介绍了论文​《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》的主要研究内容,并介绍了LoRA技术的基本思路。

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#人工智能#深度学习#算法 +2
PEFT实战(一)——LoRA

本文基于PEFT库,展示了如何使用LoRA进行大模型的参数高效微调策略。

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#深度学习#人工智能#算法 +2
什么是迁移学习?

本文详细介绍了迁移学习的概念以及基本策略。

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#迁移学习#人工智能#机器学习 +1
什么是强化学习?

本文详细介绍了强化学习的概念、主要构成部分、流程以及常见的强化学习算法。

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#深度学习#人工智能#算法 +2
python实战(三)——文本向量化/文本表示

本文详细介绍了文本向量化的含义以及常见文本向量化方法的python实现。

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#人工智能#算法#python +3
详解机器学习经典模型(原理及应用)——GBDT

本文详细介绍了GBDT模型的概念、原理和应用,同时介绍了梯度下降和梯度提升的关系,可用于业务或面试参考。

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#机器学习#人工智能#python +1
谷歌最新发布Gemma3大模型:小规模高性能

本文介绍了谷歌发布的Gemma 3系列大模型的技术要点。

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#人工智能#算法#python
什么是数据增强?

本文详细介绍了数据增强的概念、类型以及应用方式,可用于面试或开发参考。

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#人工智能#算法#python
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