在这个数字化时代的浪潮中，人工智能技术以其惊人的创造力和创新性席卷全球。从智能助手到自动驾驶，从自然语言处理到机器学习，AI正日益成为我们日常生活和各个领域不可或缺的一部分。摄影和绘画领域也不例外，AI技术为我们提供了前所未有的创作和表达方式，极大地拓展了艺术的边界。

这是最好的时代，也是最坏的时代。尽管大模型技术在金融领域具有巨大的应用潜力，但其应用也面临不容忽视的风险和挑战。本文将深入研究大模型在金融领域的数据隐私和安全风险、模型可解释性和透明度、监管和合 规要求，梳理中国、美国、欧洲等地 AIGC 技术的应用规则，探索对应的风险管理和应对策略。

在大数据领域中最有名的就是 Hadoop 生态，总体来看，它主要由三部分构成：底层文件存储系统 HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop 分布式文件系统）、资源调度计算框架 Yarn（Yet Another Resource Negotiator，又一个资源协调者）以及基于 HDFS 与 Yarn的上层应用组件，例如 HBase、Hive 等。一个典型的

每日几道题，助力需要计算机中级职称的同学。出乎意料的是第2题，涉及到了ChatGpt，每年题库都会更新，最新的热点事件都会更新到软考里，在这点上还是做到了与时俱进。

今天给大家介绍一款OLAP大数据处理软件 clickhouse ，在业界它有一个荣誉，那就是”快“，当然此快不是开车快的意思，是指clickhouse在大数据量级的查询方面，对比Spark 、MySQL 、Hive 、Hadoop，速度有很大的提升。下面我们从clickhouse的起源、OLAP/OLTP、go语言开发实践、clickhouse的表存储引擎分析这几个方面，讲解clickhouse为

由ChatGPT带来的大模型时代，国内外各大厂家都在陆续推出自己的大模型，然而目前大模型都存在一个普遍的现象就是：幻觉。幻觉的基本定义：大模型生成看似合理的内容，其实这些内容是不正确的或者是与输入Prompt无关，甚至是有冲突的现象。在准确率要求非常高的场景下幻觉是不可接受的，比如医疗领域、金融领域等。

在20世纪末和21世纪初，人类经历了两次信息革命的浪潮。第一次是互联网时代的兴起，将世界各地连接在一起，改变了人们获取信息和交流的方式。第二次则是移动互联网时代的到来，智能手机和移动应用程序的普及使人们可以随时随地与他人交流、获取信息和进行商务活动。然而，随着技术的不断演进和人类社会的不断发展，我们正站在另一个信息时代的门槛上。这是一个更加智能化、更加联系紧密的时代，它将重新定义我们与世界互动的方

在人类历史上，语言一直是连接人类思考、交流和创造的桥梁。随着科技的迅猛发展，大语言模型成为人工智能领域的一颗璀璨明星。它在自然语言处理、对话系统和代码理解等方面的广泛应用，为我们带来了前所未有的机遇和挑战。ChatGPT等大语言模型正在以前所未有的方式改变我们对语言的理解和利用方式。这些改变使得人们能够更加方便地与计算机进行交流和互动，为人工智能技术在各个领域的应用提供了更加广阔的前景。在这个人工

在深度学习和自然语言处理领域，大规模预训练模型（如GPT-3、BERT等）已经展示了强大的能力。然而，训练这些模型需要大量的计算资源和数据，这对于许多组织和个人来说并不现实。LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种轻量级的微调方法，提供了一种高效且经济的解决方案。本文将详细介绍LoRA的工作原理、应用场景、以及其在大模型微调中的优势和挑战。

任务级交互是一个机器人领域的术语，其重要性体现在机器人执行复杂任务的能力上。在定义上，任务级交互指的是机器人能够从接收具体任务指令到完成具体动作的全过程中的自主操作。这一过程涵盖了任务理解、任务分解、程序生成以及任务执行等多个环节，而且通常需要极少或没有人类的干预。模拟一个场景，机器人被要求到厨房取一杯水。在任务级交互的框架下，机器人首先需要理解“取一杯水”的任务意图，然后将这个任务细化成一系列具