LangChain-Chatchat (原 Langchain-ChatGLM)，一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。

最近这一两周不少互联网公司都已经开始秋招提前批面试了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。如何评估大模型是面试常问的问题，今天我总结一下：LLM（Large Language Model，大型语言模型）中的Benchmark（基准测试）是用于衡

什么是超参数？学习器模型中一般有两类参数，一类是可以从数据中学习估计得到，我们称为参数（Parameter）。还有一类参数时无法从数据中估计，只能靠人的经验进行设计指定，我们称为超参数（Hyper parameter）。超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。相反，其他参数的值通过训练得出。超参数：定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力 不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先

Transformers开始在视频识别领域的“猪突猛进”，各种改进和魔改层出不穷。由此作者将开启Video Transformer系列的讲解，本篇主要介绍了FBAI团队的TimeSformer，这也是第一篇使用纯Transformer结构在视频识别上的文章。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿paper:  https://arxiv.org/abs

Qwen2.5 是阿里通义团队近期最新发布的文本生成系列模型，基于更富的语料数据集训练，相较于 Qwen2，Qwen2.5 获得了显著更多的知识（MMLU：85+），并在编程能力（HumanEval 85+）和数学能力（MATH 80+）方面有了大幅提升。此外，GenAI API 提供了 chat 模式的构建方法，通过声明 pipe.start_chat()以及pipe.finish_chat()

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PyG(PyTorch Geometric)是一个基于PyTorch的图神经网络框架，建议先了解PyTorch的使用再学习PyG,要不然看不懂。本文内容角度，喜欢本文点赞支持、欢迎收藏学习。PyG包含图神经网络训练中的数据集处理、多GPU训练、多个经典的图神经网络模型、多个常用的图神经网络训练数据集而且支持自建数据集，主要包含以下几个模块torch_geometric:主模块torch_geome

为了提高计算机视觉任务的性能，人们研究了各种注意力机制。然而，以往的方法忽略了保留通道和空间方面的信息以增强跨维度交互的重要性。因此，本文提出了一种通过减少信息弥散和放大全局交互表示来提高深度神经网络性能的全局注意力机制。本文引入了3D-permutation 与多层感知器的通道注意力和卷积空间注意力子模块。在CIFAR-100和ImageNet-1K上对所提出的图像分类机制的评估表明，本文的方法

用PyTorch还是TensorFlow，对于大部分深度学习从业者来说真是一个头疼的问题。最近Reddit上有个帖子从三个方面对比了两个框架，结果竟然是平手？你用PyTorch还是用TensorFlow？对于不同人群可能有不同的答案，科研人员可能更偏爱PyTorch，因其简单易用，能够快速验证idea来抢占先机发论文。虽然TensorFlow的差评如海，甚至有用户专门注册一个GitHub账号开个i

前段时间我分享了 PyTorch 常用代码段合集，涵盖基本配置、张量处理、模型定义与操作、数据处理、模型训练与测试等5个方面，还给出了多个值得注意的Tips。这篇文章发布后，收到了很多朋友的喜爱和点赞。有一些朋友告诉我，能否提供PDF版， 趁着这个元旦假期，我将这篇资料进行了内容整理，内容更加详实，今天分享给大家学习，喜欢的朋友可以文末获取。如下为部分截图获取方式为了方便获取，已将资料放置在后台，