图分类任务中，学习信号稀疏，因为标签是图级别的。MLP作为学生模型，虽然推理速度较快，但在表达图结构时通常不如GNN强大。为了应对这些问题，MuGSI框架提出了多粒度结构信息蒸馏，结合了图级、子图级和节点级的蒸馏信息，确保学生模型能够充分学习教师模型的多层次结构信息。MuGSI的关键组成部分图1：MuGSI框架的整体结构图，展示了从教师模型（GNN）到学生模型（MLP）蒸馏过程中的多粒度结构信息。

近年来人工智能（AI）领域成为就业新风口AI也催生了一批新的职业其中，被全国多地列入2024年企业紧缺工种↓↓↓今年以来人工智能训练师这一职业相继入选广州、佛山等地企业紧缺工种目录中湖北省也将人工智能训练师列入急需紧缺的职业之一据悉截至2023年同比增长约18%被标注的图片将被“投喂”给人工智能学习。而随着人工智能在制造、交通、医疗、城市服务等众多领域的广泛应用人工智能训练师的需求和规模预计将爆发

教育与培训：提供自动化内容创作和代码生成工具。三、LangChain的主要功能。

通过仔细分解推理过程并逐步向模型反馈信号，基于强化学习和偏好学习的各种自训练方法已经取得了显著的成功。一个是。

图源：旺知识作者：张长旺，旺知识。

越来越多的企业想要私有部署DeepSeek，不同参数版本的模型，需要的硬件配置是不一样的，其中GPU型号对整体硬件成本影响很大。以下供大家参考。显卡：NVIDIA RTX 3060（12GB）或RTX 4060（8GB）内存：16GB DDR4存储：512GB SSD优化策略：FP16量化 + CPU/GPU混合推理单卡方案：约4,000-6,000元（消费级显卡）适用场景：个人开发者调试、轻量级

LangChain4j 是一个用于构建和操作语言模型（LLM）应用的 Java 框架，而 Spring Boot 3 是 Java 生态中最流行的框架之一。本文将带你从零开始，结合 LangChain4j 和 Spring Boot 3，构建一个智能问答系统。我们将涵盖从环境搭建到实际开发的完整流程，帮助你快速上手 LangChain4j 并集成到 Spring Boot 项目中。上一篇文章分享了

导读昨天DeepSeek 发布了新一代大模型DeepSeek-V3，拥有671B 参数的混合专家（MoE）大语言模型，推理时激活37B 亿参数，在多项评估中超越了其他开源模型，并接近领先的闭源模型，且训练过程稳定高效。

在图数据库的应用场景中，自然语言至图查询语言的高效转换一直是行业中的重要挑战。本次实践基于阿里云 Qwen 大模型，围绕 TuGraph 图数据库的需求，探索并验证了一套高效的大模型微调方案，显著提升了模型生成 Cypher 查询语句的能力。通过数据清洗、两阶段微调方法以及两模型推理框架等一系列创新策略，我们成功解决了图查询语言翻译任务中的核心问题。本文从背景与目标、数据准备与清洗、微调框架设计、

微调（Fine-tuning）是指在已经训练好的大模型基础上，针对特定任务或场景进行进一步训练的过程。与从零开始训练一个模型相比，微调可以大幅降低时间、计算资源和数据的需求。举个例子，假设你有一个通用的大语言模型，它可以回答各种问题，但对医疗领域的专业术语并不熟悉。这时，你可以通过微调，用少量医疗相关的数据重新训练这个模型，让它成为一位“医疗专家”。