大模型所谓的参数是什么？大模型为什么需要训练？大模型训练到底干了什么？

APP自动化测试用什么工具比较好？Python？Uia？

全连接神经网络为深度学习的主流架构，包含输入、隐藏和输出三层。每层神经元与前一层所有神经元直接连接。连接信号经权重加权、加偏置后，通过非线性激活函数处理，通过非线性函数的级联，将输入映射到输出空间。

最近出了一篇关于图（）与人工智能代理（）结合的综述性研究，提出了一个分类框架来组织这一领域的研究进展，详细讨论了图技术在AI代理的核心功能中的作用。Graph与AI Agents相结合的总体示意图。

自学Python后的体会，学习永远不会辜负你

目前主流大模型从0开始的训练流程是：预训练(pretrain) -> 监督微调(SFT) -> 强化学习，从而达到人类偏好对齐的目标。对于小于10B的模型、小规模数据的情况下，一般不会做 pretrain 任务，而是选择基于一个base版本的模型执行 SFT 和强化学习。在特定任务训练之前，先对模型进行一个通用的、广泛的数据训练，使其学习到通用的特征和表示。在预训练过程中，模型通常不会针对特定任务

Python 的七大就业方向，总有一个适合你！

python 怎样创建多个进程？

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