可以用git push origin 分支名 推送自己的修改；如果推送失败，则因为远程分支比你的本地更新，需要先用git pull试图合并；如果合并有冲突，则解决冲突，并在本地提交；没有冲突或者解决掉冲突后，再用。初始化git，接着文件夹里面就会出现.git说明初始化成功。2.在当前文件夹下鼠标右击打开Git Bash here。1.新建一个空文件夹，文件名自定义。7.把某个分支上内容进行拉取到本

Pytorch是著名的人工智能框架，在部署人工智能项目的时候，就需要在嵌入式开发板上安装pytorch，下面就详解介绍关于安装pytorch的步骤。

一次换源方便安装，不用命令行

大模型推理的核心原理是将输入转化为向量，通过Transformer结构进行自注意力计算，最终生成概率分布来预测下一个token。整个过程是自回归的，每次生成token后都会重新计算整个序列的注意力。影响模型输出的关键参数包括：temperature（控制概率分布尖锐程度）、top_p（动态候选词筛选）、top_k（固定候选词数量）和seed（确保可复现性）。这些参数的组合调整可以实现从严格确定到富

本文介绍了提升RAG系统准确性的4个关键步骤：1）通过用户画像、反问和问题扩写精准捕捉意图；2）采用标签过滤+向量语义双路检索缩小范围；3）滑动窗口检索保持上下文连贯；4）ReRank和规则过滤剔除低质量内容。实验显示该方法使LLM回答准确率提升42%，幻觉率降低42%，检索耗时从1.2秒降至0.18秒。最终通过结构化prompt强制引用高相关片段，实现"答案+证据"双保险机制

摘要：本文对比了大模型落地的三种方式——零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）和微调（Fine-tune），通过电商评论情感分析任务进行实验。结果显示：数据不足100条时Few-shot性价比最高（F1 0.813），数据超1k条时Fine-tune效果最佳（F1 0.901）。文章提供了成本分析表（Few-shot仅需12元标注费）和选型指南，并建议结合思维链提示、动态示例等技

别再只盯着“技术性越狱”了！最新研究把**社会工程学的嘴炮技能**教给AI，**无需任何代码、无需任何优化**，仅靠**“高情商”话术**就能把Llama-2、GPT-3.5、GPT-4统统**忽悠瘸**——**平均成功率92%**！

本文分享了作者通过阿里云大模型工程师ACP认证的经验。该认证涵盖检索增强（19%）、应用开发（17%）、模型微调（17%）、生产实践（17%）、提示词工程（14%）和多Agent应用（16%）六大模块，重点考察实践能力。认证具有行业高认可度，可提升15-25%薪资水平。考试为50道选择题，80分通过。作者提供备考笔记、刷题工具和报名指导，帮助零基础学员3周快速通关。后续将更新各模块的实战教程。

今天，我要向大家推荐一个彻底改变我学习方式的GitHub神级项目——happy-llm，这是Datawhale团队开源的系统性LLM学习教程，不仅完全免费，而且从原理到代码，带你逐层拆解大模型的黑箱

Ollama GPU 优化指南：从无法调用到高效运行 问题诊断 无法调用 GPU：发现是 CUDA 支持库解压失败导致 ggml-cuda.dll 缺失，通过完全卸载重装解决 GPU 利用率低：24GB 显存运行 29GB 模型时出现分层加载，导致 GPU 等待数据 优化方案 降低上下文长度：从 32K 降至 4K，节省约 1GB 显存 KV Cache 量化：使用 8bit 量化减少缓存占用 启