Transformer大模型是一种在自然语言处理（NLP）领域中广泛使用的模型，其详细数据与分析可以从以下几个方面进行阐述：

我们在使用大语言模型（LLM）的过程中应该都遇到过这样的困惑：模型很多时候并不总能输出你期望的结果。这里面有的是大模型的“知识盲区”导致的“幻觉”问题，有的是大模型不能很好的遵循你的“指令”。这些问题在企业应用中会尤其突出，这源自于企业应用对输出确定性的要求以及应用环境的复杂性。特别是在构建类似AI Agent（自主AI智能体）应用时，作为智能体“大脑”的LLM，很多时候我们需要更准确与稳定的输出

注意，getProperty('isTest')这里要用单引号，另外命令行里面的参数值都是对象，还需要基本数据类型转换一下，即Boolean.valueOf(getProperty('isTest'))。

基于传感器的类型，可以划分为基于激光雷达相机、基于雷达和基于地图融合的三大类方法。其中基于激光雷达相机的方法依据融合时间又可以划分为前处理阶段融合、特征提取阶段融合和后处理阶段融合三类。

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技术换代越来越快，似乎很难对「 AI 前景」做一个具体、明确的判断。就像这个问题是去年7月提的，当时大家还在吐槽“只有人工没有智能”。没人能料到现在最火的 AI 是款可以和用户文字沟通的生成模型。当然，尽管变数大于确定性，某些发展趋势和脉络还是清晰可见。

在生成式AI和大语言大模型（如GPT、LLaMA）的广泛应用中，微调（Fine-tuning）作为模型适应特定任务的关键步骤，其重要性不言而喻。以下将详细介绍三种流行的微调方式：Prompt-tuning、Prefix-tuning和LoRA，深入理解每种方法的原理、特点及应用场景。

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Android应用保活是一个老生常谈的话题，本文尽可能收集市面上的保活手段，希望能对你有所帮助。在Android系统中，保活（保持应用进程一直存活）就是为了让应用在后台持续运行，来实现某些特定的功能，如实时消息推送、定位服务等。然而，由于Android系统为了节省资源和保护用户隐私，通常会限制后台应用的运行。因此，我们需要采取一些策略来实现保活。以下是30个常见的Android保活手段，帮助你突破

ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：