数据分析师最近真的太难了。SQLboy的梗满天飞，ChatGPT几秒钟就能生成一张报表。老板说：你用AI做吧，三个人力成本一个人就够了。是不是觉得自己干了几年，取数、取数、取数，一夜回到解放前？技术没少学，Excel、SQL、Python、可视化工具全都会。结果呢？工资涨不上去，裁员先裁你。先别慌，我来给你一个不一样的视角。数据分析师转AI大模型开发，其实是天选之人，不是被淘汰的那批人。关键是你走

最近有些小伙伴，想要求职AI领域的产品经理，特别是AI的产品经理，但是不知道面试官会问哪些问题，也就不知道如何开始准备？该准备哪些东西？要准备到什么程度？最终导致迟迟不敢开始。

巴黎奥运会乒乓球团体赛如火如荼，谷歌机器人申请出战——首个达到人类竞技水平的机器人Agent发布！你看一个没留神，就赢了专业教练一个球！正反手快速转换，连续进攻也是不在话下~面对一些突发战术，比如长球高球擦网球，也能沉稳应对。实际测试中，机器人实时适应不同选手风格，最终赢下了与初学者的所有比赛，同中级玩家对打也有55%的胜率。小小乒乓球，拿下！。

是由 Anthropic 推出的开源协议，旨在为大型语言模型（LLM）提供安全、可解释、可扩展的外部数据与工具集成方案。

知识感知图生成器（KAG）框架是开源的，充分利用了知识图谱和 RAG 技术的互补优势。它不仅将图结构整合到知识库中，还将知识图谱的语义类型、关系和知识图谱问答（KGQA）整合到 KAG 中。

此命令允许您使用主机网络运行 docker 容器，并为服务器指定要侦听的自定义端口。

顾名思义，大语言模型（Large Language Models，LLMs）的特点就是庞大，以至于普通的消费级硬件都难以承载。

随着人工智能技术的不断发展，与大模型（Large Language Model, LLM）的结合在垂直行业中的应用正逐渐成为趋势。在电力行业这一复杂、多样的领域，智能客服系统正在借助知识图谱与大模型的力量，为用户提供更精准、更高效的服务。这篇文章将从实践出发，深入探讨如何通过技术架构优化和实际场景应用，实现智能客服系统的全面升级。针对这些痛点，电力行业亟需一种既能够理解自然语言、又能高效管理知识的

由沙利文和天罡智算联合发布，聚焦于中国智能算力行业的现状和发展趋势。智能算力通常指的是支撑人工智能应用的计算能力，包括但不限于数据处理、机器学习、深度学习等任务的能力。分析当前智能算力的关键技术，例如 GPU、TPU、FPGA、ASIC 等。探讨人工智能芯片的发展，包括硬件加速、云计算和边缘计算。讨论智能算力在不同行业中的应用，如金融、医疗、交通等。报告介绍了智能算力行业的背景、定义和重要性。分析

前馈网络利用深度神经网络结构，通过两层线性变换（第一层含 d_model 节点，第二层含 d_ff 节点，节点数根据论文设定）来捕捉嵌入向量的特征。在第一层之后，引入 ReLU 激活函数赋予模型非线性特性，并通过 dropout 技术减少过拟合的风险。通过层归一化处理，可以确保网络中嵌入向量的值分布均衡，从而促进模型的稳定学习。此外，引入 gamma 和 beta 两个可学习的参数，以便对嵌入值进