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deepseek v3.1 特性,UE8M0 FP8 的详解和意义

本文介绍deepseek v3.1 的意义,对于国产芯片来说,未来可以更好地支持deepseek

#人工智能#GPU
大模型的自信度,里程碑式的改进

本文介绍了大模型概念自信度,自信度在哪些领域可以得到应用,自行度和熵的区别,和自信度对算力的优势。

#人工智能#算力
Ray 学习笔记,Holoviews (一)

本系列是作者用 python 学习 Ray 框架的笔记。 Ray 是 UC berkley 提出的分布式机器学习。sklearn 是运行在单机上的机器学习,虽然支持多线程,但分布式并不支持。学习分布式机器学习,为什么学习图形展示呢?就像最初学习机器学习,我们学习 matplotlib一样,通过图形我们可以直观地做分析,学习ray的第一门课是学习holoviews,holoviews不是重起炉灶,而

#机器学习
计算机网上自学,线上教学无需缴纳昂贵学费,留学生活费

我一直是学计算机软件的,本科的毕业论文是纯软件,硕士的毕业论文也是纯软件。工作后,有的计算机知识都老化了,需要学新的技术,发现网上学都可以了。现在,留学很盛行,但留学在国外住宿,生活费,学费,都是不小的开支。只有有自学能力,我至少发现计算机偏软件行业的完全不用去留学,只要有VPN,英语阅读和书写能力,计算机知识完全可以通过网上自学取得。本人的机器学习,人工智能,3D,区块链知识都是从网上取得的,配

#开发语言
Ray 学习笔记: 安装 anaconda3 运行环境

学习Ray,免不了要用anaconda工具,anaconda可以创建和激活运行环境。这里主要讲讲设置运行环境的yml文件的语法。该解释来自于笔者在stackoverflow的一个提问,懂英文的可以直接读专家的解释。一个典型的运行环境的yml文件如下:name: flower_classifierchannels:- defaults- anacondadependencies:- python==

#python#人工智能
Agentic AI 的构成

本文简要介绍Agentic AI 的几大组件。COT(Chain of Thought), 递归分解(Recursive decomposition)和 动态规划。 还有 Agentic Fabric的概念和开源项目。部分由chatGPT生成,翻译部分由deepseek完成

#人工智能
Function calling, 模态上下文协议(MCP),多步能力协议(MCP) 和 A2A的区别

Function calling/外部函数调用,上下文模态协议(MCP),多步能力协议(MCP),A2A (agent to agent Protocol)的区别介绍。 本文基本上基于openAI的chatGPT的写作,作者做了微调。

机器学习全生命周期,一步一步,中长篇(一)总共三篇

本文是英文原著翻译,并结合了其他文献的一个有益集成。中文在英文简述的后面。We’ll follow the general machine learning workflow step-by-step:Data cleaning and formattingExploratory data analysisFeature engineering and selectionHide and filt

#机器学习#人工智能
Ray, 为建立集群作准备, ssh登入免密码输入

Ray 是 UC berkley 提出的分布式机器学习。sklearn 是运行在单机上的机器学习,虽然支持多线程,但分布式并不支持。Ray 也支持 tensorflow,pytorch 和其他机器学习包。本文是建立Ray 集群的先前步骤的博文,是在Linux下,怎样ssh登入免密码输入。本文主要命令来自upload的原文。建立Ray集群,那么ray的版本和python版本最好在head 和 wor

#linux
大模型LLM large language model性能指标 (二),SuperGlue

本文介绍了LLM,大模型性能指标 SuperGlue。Rouge,BLEU是简单的指标参数。而SuperGLUE是全面的,标准化的问答和基准测试。更全面反映LLM大模型的性能。

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#语言模型#人工智能#自然语言处理
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