向量数据库是一种专门用于**存储、索引和搜索高维向量（通常是嵌入）**的数据库，广泛用于 AI / NLP / 计算机视觉 / 语义搜索 / 推荐系统等场景。向量数据库已经成为现代 AI 系统（尤其是 RAG）的核心基础设施。根据你的技术背景和业务需求，选择一个合适的数据库可以大大提高开发效率与产品性能。

模型遗忘，也称灾难性遗忘，是指模型在进行新任务的训练时，之前学到的知识迅速丢失。尤其是在大模型微调场景中，模型往往从大规模通用预训练迁移到特定领域数据或任务，由于数据分布差异较大，模型容易“忘记”预训练时学到的丰富知识。模型遗忘是大语言模型微调过程中不可避免的挑战，但通过合理的策略与技术组合，可以有效缓解甚至避免遗忘问题。未来随着微调技术和架构的不断进步，我们有望实现既能快速适应新任务，又能稳固保

随着自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，传统的稀疏检索方法逐渐面临着密集检索技术的挑战。本文将介绍稀疏检索、密集检索与混合检索的基本概念，比较它们的优缺点，并介绍实现这些检索方法时所需的技术。随着信息检索需求的不断发展，稀疏检索、密集检索和混合检索都在各自的应用领域中发挥着重要作用。混合检索是结合稀疏检索和密集检索的优点的一种检索方法。通常，混合检索会首先使用稀疏检索（如BM25）从大量文档中快

CLIP，全称为Contrastive Language–Image Pre-training（对比语言-图像预训练），是一种跨模态模型。它的目标是学习一个可以同时理解图像和语言的通用视觉-语言表示空间。传统图像识别模型需要在每个任务上进行微调（fine-tuning），但 CLIP 只需简单的自然语言提示（prompt），就可以实现零样本图像分类（zero-shot classification

NVIDIA 作为全球领先的 GPU 供应商，其产品广泛应用于人工智能 (AI)、高性能计算 (HPC)、游戏、工作站和嵌入式系统等领域。本文将详细介绍 NVIDIA 主要的 GPU 系列，包括其特点和应用场景。

规划(Planing)子目标和分解（Subgoal and decomposition）：代理将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效地处理复杂的任务。反思和完善（Reflection and refinement）：智能体可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，从而提高最终结果的质量。记忆 (Memory)短期记忆（Short-term m

激活函数是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题首先我们有这个需求，就是二分类问题，如我要将下面的三角形和圆形点进行正确的分类，如下图：利用我们单层的感知机, 用它可以划出一条线, 把平面分割开：上图直线是由w1x1+w2x2+b=0w_1x_1+w_2x_2+b=0w1​x1​+w2​x2​+b=0得到，那么该感知器实现预测的功能步骤如下，就是我已经训练好了一个感知器模型，...

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使用Tensorflow的Keras搭建卷积神经网络来进行情感分析在自然语言领域，卷积的作用在于利用文字的局部特征。一个词的前后几个词必然和这个词本身相关，这组成该词所代表的词群。词群进而会对段落文字的意思进行影响，决定这个段落到底是正向的还是负向的。对比传统方法，利用词包，和TF-IDF 等，其思想有相通之处。但最大的不同点在于，传统方法是人为构造用于分类的特征，而深度学习中的卷积让神经网络去构

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