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day05-llm-sampling-params

在实际 LLM 应用开发中,我们最常听到的抱怨之一是:“模型输出太不稳定了,同一个问题问了三次,三次结果都不一样!其实,这种"不稳定"本质上是可控的。Temperature(温度)、Top-P 和 Top-K。本文将从原理出发,结合实测数据和工程经验,帮你彻底搞清楚这三个参数该怎么调。参数作用推荐默认值控制整体随机性/多样性0.7(通用对话)Top-K固定候选集大小40(通用)/ 0(禁用,配合

#人工智能
day04-prompt-pitfalls

18个月AI落地项目真实踩坑记录,按指令表达、角色设定、上下文管理、输出控制、代码生成、CoT、Few-Shot、RAG、多语言、工程化、成本18个月AI落地项目真实踩坑记录,按指令表达、角色设定、上下文管理、输出控制、代码生成、CoT、Few-Shot、RAG、多语言、工程化、成本优化等12大维度,收录100个Prompt错误用法与正确姿势对比。附优化前后效果对比,帮你少走弯路。优化等12大维度

#人工智能
7 个Prompt 框架汇总:从 Chain of Thought 到 ReAct + PoT

同样是问 AI,“帮我写个排序算法"和"用 Python 实现一个快速排序函数,要求原地排序、时间复杂度 O(n log n)”,得到的答案质量天差地别。差距在哪?Prompt 设计。2026 年,Prompt Engineering 已经从"聊聊天"进化为一门系统工程学科。本文不灌水,直接带你搞懂7 个核心 Prompt 框架,每个都附可复制的模板和实测对比。│ Prompt 工程进阶要点 ││

#react.js#前端#AI
一文读懂 LLM 的 MoE 架构:为什么 GPT-4 和 DeepSeek 都用稀疏专家

如果你关注 2026 年的 LLM 进展,会发现一个绕不开的技术关键词——MoE(Mixture of Experts,混合专家)。GPT-4、DeepSeek-V3、Gemini 1.5、Mistral Large 2……几乎所有头部大模型都选择了 MoE 架构。为什么?它到底解决了什么问题?本文从核心原理 → 数学推导 → 工程实现 → 对比实验四个维度,带你彻底搞懂 MoE。每次只激活 To

#架构
物联网通信技术

感知控制的通信目的将设备传感设备(数据采集设备及其连同的控制设备)所感知的数据在较短的通信距离内送到到信息汇聚系统,并由该系统传输到网络传输层,其通信的特点是通信距离短,传输方式灵活、多样技术主要有短距离有线通信、短距离无线通信、无线传感网络蓝牙协议体系结构SDP 用户模式的基础;LMP 蓝牙各设备间连接的建立;L2CAP 基带的上层协议ZigBee三类逻辑设备(1)ZigBee协调器,三种设备中

#物联网#网络协议#网络
物联网安全导论

本书详细介绍了物联网安全技术的基础理论和最新主流前沿技术,全书共分为6部分:物联网安全概述、物联网感知识别层安全、物联网网络构建层安全、物联网管理服务层安全、物联网综合应用层安全、物联网安全标准和安全体系规划设计。

#安全#物联网
物联网通信技术

感知控制的通信目的将设备传感设备(数据采集设备及其连同的控制设备)所感知的数据在较短的通信距离内送到到信息汇聚系统,并由该系统传输到网络传输层,其通信的特点是通信距离短,传输方式灵活、多样技术主要有短距离有线通信、短距离无线通信、无线传感网络蓝牙协议体系结构SDP 用户模式的基础;LMP 蓝牙各设备间连接的建立;L2CAP 基带的上层协议ZigBee三类逻辑设备(1)ZigBee协调器,三种设备中

#物联网#网络协议#网络
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