- @StGn3eTZ7
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SQLServer 2025在使用嵌入模型构建RAG系统的时候，为我们提供了一种选择，就是通过这种外部模型的配置，我们可以直接在SQL Server 2025中使用Ollama里部署的嵌入模型，而不需要再单独写Python代码来实现。
大模型预训练完成后，还需要通过高质量的指令数据、人类反馈数据做进一步调优——这一步叫RLHF（基于人类反馈的强化学习），正是ChatGPT在2022年引爆行业时最核心的技术突破之一。预训练让AI"见过世面"，RLHF让它"懂得规矩"。没有数据，再强大的版图，再好的算法也只能空转。
这个函数的作用是：计算一个类型序列化后，要占多大的空间。其中可以发现两个常量值 1.原来，这个 1 是 tagID + 数据类型编码后占 1 字节。难怪他的库更快，他相当于做了“编译期计算”，提前得到了函数运算的结果。我好奇的是，如果函数的参数都是常量，为什么编译器没有为我计算好？
虽然Shader Graph提供了标准的Floor节点，但了解生成的代码后，开发者可以创建自定义的取整函数：HLSL// 带偏移的floor函数// 带精度控制的floor函数这些自定义函数可以通过Custom Function节点集成到Shader Graph中，扩展了Floor节点的功能。
大模型预训练完成后，还需要通过高质量的指令数据、人类反馈数据做进一步调优——这一步叫RLHF（基于人类反馈的强化学习），正是ChatGPT在2022年引爆行业时最核心的技术突破之一。预训练让AI"见过世面"，RLHF让它"懂得规矩"。没有数据，再强大的版图，再好的算法也只能空转。
大模型预训练完成后，还需要通过高质量的指令数据、人类反馈数据做进一步调优——这一步叫RLHF（基于人类反馈的强化学习），正是ChatGPT在2022年引爆行业时最核心的技术突破之一。预训练让AI"见过世面"，RLHF让它"懂得规矩"。没有数据，再强大的版图，再好的算法也只能空转。
大模型预训练完成后，还需要通过高质量的指令数据、人类反馈数据做进一步调优——这一步叫RLHF（基于人类反馈的强化学习），正是ChatGPT在2022年引爆行业时最核心的技术突破之一。预训练让AI"见过世面"，RLHF让它"懂得规矩"。没有数据，再强大的版图，再好的算法也只能空转。
大模型预训练完成后，还需要通过高质量的指令数据、人类反馈数据做进一步调优——这一步叫RLHF（基于人类反馈的强化学习），正是ChatGPT在2022年引爆行业时最核心的技术突破之一。预训练让AI"见过世面"，RLHF让它"懂得规矩"。没有数据，再强大的版图，再好的算法也只能空转。