（1）构建回归神经网络模型inputs = Input(shape=(size,), dtype='float32')dropout = Dropout(0)(inputs)ouput = Dense(512, activation='relu')(dropout)dropout = Dropout(0.15)(ouput)ouput = Dense(256, activation='...

今天为大家分享近期阿里发布的Qwen3技术报告，特别是Qwen3如何通过一系列精密的后训练（Post-training）过程，从一个强大的基础模型，蜕变成一个更加智能、灵活、且与人类偏好高度对齐的助手。这就像是给大模型装上了“智慧大脑”和“沟通桥梁”的升级过程。

报告缘起：AI 趋势明确，大模型为关键环节全球 AI 产业发展趋势明确，波动中前行。自 1956 年约翰·麦卡锡首次提出“人工 智能”的概念以来，全球人工智能产业逐渐进入学术研究和产业实操并进的阶段。尽管 在算力性能、数据量、硬件成本等多重因素影响下，人工智能产业经历了“三起两落” 的螺旋式发展，但全球人工智能发展的趋势仍然明确，通用人工智能（AGI）仍然是人工 智能行业发展的主线。ChatGPT

这段时间一直在配置hadoop系统，搞了半个多月，昨天听凯子说他配成功过，然后给我推荐了他的写的博客，今天按照他配置的过程，终于配置成功了，首先感谢凯子帅哥，以后要注意多和朋友们交流，这样就可以少走很多弯路。    凯子帅哥的博客地址（http://www.zhenv5.com/?s=hadoop&x=0&y=0），可以到他的zhenv5网站查看原文。    下面将我的配置过程，和配置不成

现阶段对话式 AI 技术应用的业界难题，主要是新场景中对话机器人的冷启动问题。上面介绍了我们在快速构建问答知识库上的工作，在一定程度上解决了冷启动问题，使冷启动和知识库更新时间缩短近 70%，但是仍然需要一定的人力在工具的辅助下进行知识库审核和构建。目前流行的基于提示学习 prompt 的小样本学习，可充分利用预训练模型在大量无监督数据集上学习到的丰富知识，进一步减少冷启动所需要的数据量和人力投入

在前端开发中，经常会碰到需要动态创建一个Form并提交的情况，下面就演示一下如何使用JQuery来动态创建一个表单并提交。// 捕捉链接的点击事件$('#btn').click(function(){// 取得要提交的参数var my_val = $.trim($('#ipt').val());// 取得要提交页面的URLvar action =

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35893078在神经网络出现high variance也就是overfitting的时候，regularization(正则化)是一个很常用的方法。现在应用最为广泛的包括两种regularization方式：L1/L2 regularizationdropout regularization其中本篇介绍L1/L2 r...

Python【极简】聚类算法（KMeans+DBSCAN+MeanShift）链接：https://blog.csdn.net/Yellow_python/article/details/81461056?utm_source=copy1、聚类算法极简代码1.1、K-Means：基于欧式距离1.2、DBSCAN：基于密度1.3、Mean Shift：均值漂移（三维可视化）2、聚类评估：...

报告缘起：AI 趋势明确，大模型为关键环节全球 AI 产业发展趋势明确，波动中前行。自 1956 年约翰·麦卡锡首次提出“人工 智能”的概念以来，全球人工智能产业逐渐进入学术研究和产业实操并进的阶段。尽管 在算力性能、数据量、硬件成本等多重因素影响下，人工智能产业经历了“三起两落” 的螺旋式发展，但全球人工智能发展的趋势仍然明确，通用人工智能（AGI）仍然是人工 智能行业发展的主线。ChatGPT

报告缘起：AI 趋势明确，大模型为关键环节全球 AI 产业发展趋势明确，波动中前行。自 1956 年约翰·麦卡锡首次提出“人工 智能”的概念以来，全球人工智能产业逐渐进入学术研究和产业实操并进的阶段。尽管 在算力性能、数据量、硬件成本等多重因素影响下，人工智能产业经历了“三起两落” 的螺旋式发展，但全球人工智能发展的趋势仍然明确，通用人工智能（AGI）仍然是人工 智能行业发展的主线。ChatGPT