本文介绍了自然语言处理中的微调技术，包括全量微调和部分参数微调。全量微调基于大规模预训练模型，通过调整学习率、损失函数等设置，对特定任务进行训练。部分参数微调如Adapter-Tuning和Prefix-Tuning，通过引入少量可训练参数，减少训练成本，快速适应新任务。同时提及了LoRA和P-Tuning技术，以及如何使用Hugging Face的transformers库进行BERT模型的微调

本文深入探讨了大型语言模型（LLM）产生「幻觉」现象的原因，包括数据偏差、过度泛化和上下文理解不足，并提出了针对性的解决策略，如改进训练数据、模型微调和上下文增强等，以期提升模型的准确性和可靠性。

通过CLIPSpy规则引擎与机器学习的深度结合，算法驱动的场景识别系统将继续在智能交通、自动驾驶和交通安全等领域发挥关键作用，推动智能交通系统的快速发展。

高通人工智能研究院开发了一种名为“几何代数变换器”（GATr）的数据高效架构模型，用于改善机器人对环境的感知，具有几何代数表示、等变层和Transformer架构，即使在少量数据下也能实现高性能，有望推动具身人工智能在制造业、医疗保健等领域的应用。

本文指导如何为AI模型选择硬件，涵盖GPU资源平台、硬件配置策略，分析显卡选择，考虑国际政治影响，展望国产AI芯片未来。

本文深入探讨了点云数据处理的关键技术，包括数据清洗、降噪、简化、配准等预处理步骤，为后续的SLAM和语义分割任务奠定基础。特别地，文章详细介绍了PointNet和PointNet++这两个先进的深度学习算法，它们能够有效处理无序点云数据并提取特征。此外，还探讨了三维重建中的NeuralRecon系统，它采用多尺度方法和GRU网络来优化三维结构的生成。文章强调了这些技术的优点和面临的挑战，展望了在三

使用 Question-Answer （embedding Retrieval） 作为召回排序是性能不佳最根本的原因，开源的中文 embedding 模型在 Retrieval 任务上表现不佳。模型输入 tokens 限制导致候选的 chunks 数量少于 openAI 模型近一倍，是整体准确率低于 openAI 全家桶的一个重要原因。模型自身在阅读理解与总结任务上的不足，也对整体性能有一定的影响

推荐系统经历了从传统模型到深度学习的演变，涉及特征处理、召回策略、实时性、优化目标、模型结构改进、冷启动解决方案等。评估推荐系统需综合考虑多种指标，如P-R曲线、ROC曲线、mAP等。推荐工程师需具备深度和广度知识，以及工程和理论之间的权衡能力。

使用Kubernetes部署PyTorch框架实现分布式训练和部署，并结合Kubeflow构建端到端的机器学习管道，是一个高效、可靠且可扩展的解决方案。它充分利用了Kubernetes的容器编排能力和Kubeflow的机器学习工具链优势，为机器学习模型的训练与部署提供了全流程的自动化支持。

摘要：本文分享了某大型科技公司"企业级AIGC能力中台"的安全架构设计经验。作为系统架构师，我主导设计了基于零信任理念的安全体系，重点解决API密钥泄露、数据越权访问等核心问题。针对传统静态APIKey管理混乱问题，采用OAuth2.0动态令牌机制；针对RAG场景的数据越权，创新性地将权限控制下沉到向量检索阶段，通过元数据注入和预计算过滤实现细粒度控制。项目最终建成日均2000