(题图：fromunsplash)摸索前端工程化时，针对群友作了个简单的问卷，参与人数不多，但也能表征一部分现象，统计结果如下，从中也可见些许端倪。写这篇也是忐忐忑忑...

在进行投资之前学习基本知识是非常重要的，理论基础是指导实践的前提。前面的文章中可能有些内容对部分读者而言，略显吃力，所以还是回过头来，再讲讲投资理论，实战很重要，更需要理论知识的指导才能更大机率的赢。以下是学习基本知识对于投资实践的一些关键重要性：理解投资原理：基本知识帮助投资者理解市场如何运作，包括供求关系、价格形成机制以及不同金融工具的功能和特性。风险管理：通过学习，投资者能够识别和评估投资风

上周末参加一次长沙本地胡子互联网俱乐部举办的区块链分享会，颇受启发，同时感谢俱乐部提供的这个交流平台，祝好。好吧，还是先把前些天对区块链的一点理解简单整理下，再回顾下上周末的参会纪要比较好，下篇给大家分享出来。个人区块链思考第一篇：认识区块链，认知区块链很多场景下不用区块链技术也可以解决问题，那为什么还要采用区块链技术，就是要利用了区块链技术的优点，来弥补一般技术场景下产生的问题。比如信任机制，防

前篇提到多模态模型应用是未来的应用方向，本篇就聊聊技术学习方面的内容。

AI大模型训练的万卡集群是什么概念。nvidia万卡集群采用什么解决方案应对问题

这样，当您再次请求相同信息时，系统可以直接从缓存中快速提供，而无需重新计算或从原始数据源中检索，从而节省时间和资源。同样，使用分布式缓存的做法，一样可以完成对话缓存，每次提问先经过模型比对，因为有语义理解能力，即便不是同一句话，但意思相同，一样可以认为是命中，命中后就可以直接从缓存中取出数据来响应用户。大模型时代，除非是免费模型，否则每次对话都会花费金钱来进行对话，对话是不是也可以参照缓存的做法来

ASR（自动语音识别）功能：将人的语音转换为文本，是整个流程的起始环节，负责接收用户的语音输入并将其转化为计算机可处理的文本信息。技术实现：通常基于深度学习算法，使用大量的语音数据进行训练。例如，采用卷积神经网络（CNN）对语音信号进行特征提取，然后利用循环神经网络（RNN）或 Transformer 架构对提取的特征进行序列建模和文本预测。常见的 ASR 系统有百度的 Deep Speech、科

上面会涉及到很多Python常见的组件库，比如requests,json,subprocess,aiohttp等等，都是应对特殊功能，必须的安装包，只需要通过pip命令安装即可，否则无法正常使用。百川大模型开放提供API体验中心，体验不错，有小伙伴也对搭建自己的对话机器人比较兴趣，今天通过Python来简单介绍下，如何调用百川大模型的API来构建自己的小产品。参照网络资料，这里假设已经有正常的Py

垂直领域大模型是指在特定的领域或行业中经过训练和优化的大型语言模型。与通用语言模型相比，垂直领域大模型更专注于某个特定领域的知识和技能，具备更高的领域专业性和实用性。题图 from unsplash与通用大模型相比，垂直领域大模型具有以下优势和劣势：优势：领域专业性：垂直领域大模型经过专门的训练，能够更好地理解和处理特定领域的知识、术语和上下文。高质量输出：由于在特定领域中进行了优化，垂直领域大模

作者简介：赵辉，区块链技术专家，精通各种联盟链、公链的底层原理，拥有丰富的区块链应用开发经验。上篇我们已经具备了 ChatGLM-6B 初步的运行环境，这为实现完全属于自己的模型奠定了基础（快速部署ChatGLM-6B大模型实战总结），接下来将针对模型进行微调，以便让它真正成为一个定制化智能助手。在这个过程中，我将直接使用官方的P-Tuning v2工具对ChatGLM-6B模型进行参数微调。安装