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记录一个异常:Traceback (most recent call last): File “D:\Answer\python-learning\final\neo4jExcute\addCul

一直用的好好的,突然一瞬间报错了,说导入DashScopeEmbeddings失败(通义千文的包),分析错误,看到最后发现 ‘charset_normalizer’ 这个模块有点问题,这个问题可能是由于包的版本不兼容或安装时出现问题导致的。如果还没有解决的话,我们就将范围扩大一点,更新langchain相关的依赖,因为有时,依赖项之间的版本不兼容会导致问题。

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#python#neo4j#人工智能
利用阿里云PAI平台微调ChatGLM3-6B

ChatGLM3-6B大模型是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。

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#人工智能
目标检测和大模型领域中下采样和上采样是什么意思

在目标检测和大模型(如视觉大模型、多模态大模型等)领域中,下采样(downsampling) 和 上采样(upsampling) 是图像/特征图尺度变换的关键操作,主要用于多尺度特征提取、空间信息恢复等任务。

#目标检测#目标跟踪#人工智能
大模型-位置编码RoPE的具体实现

【代码】大模型-位置编码RoPE的具体实现。

#深度学习
大模型之-层归一化RMSNorm的实现

【代码】大模型之-层归一化RMSNorm的实现。

#人工智能
大模型之注意力机制实现

位置问题修正KV Cache 拼接dim=-1应为dim=1标准注意力路径缺少应加xv拆分未view应加这段代码是一个高度优化、功能完整GQA(内存效率)RoPE(位置感知)KV Cache(推理加速)(计算效率)因果掩码(自回归约束)尽管存在几处小 bug(已在上文指出),但整体结构清晰、符合工业级大模型设计范式,是理解 LLaMA、Gemma 等模型注意力机制的优秀参考。

#深度学习#人工智能#机器学习
大模型之Block实现

【代码】大模型之Block实现。

#pytorch#python#深度学习
面试09-Agent 的团队协作

第九季核心:用实现队友持久化(线程+配置文件),用MessageBus(JSONL文件)实现异步通信,解决“代理能组队、能发消息”的基础问题;第十季核心:在通信基础上增加“请求-响应协议”,通过request_id关联请求和响应,用状态机管理请求状态,解决“沟通有规则、可追溯、不混乱”的进阶问题;关键设计思想:从“无结构”到“结构化”是编程中常见的升级思路,比如先做功能,再做规范,这和真实团队协作

#面试#职场和发展
面试11-Agent如何自动接任务

loop函数是代理的"心脏",核心逻辑是无限循环的工作-闲置交替:先让代理调用大模型处理任务(工作阶段),任务停了就进入闲置阶段;闲置时检查有没有新任务/消息,有就继续工作,没有就超时关机。_idle_poll是代理"主动找活干"的逻辑:闲置时每5秒检查一次,先看有没有人发消息,再看任务板有没有没人做的任务;只要找到一个,就认领并恢复工作;60秒都没找到,就关机。函数是代理的"任务扫描器",核心是

#面试#linux#职场和发展
面试09-Agent 的团队协作

第九季核心:用实现队友持久化(线程+配置文件),用MessageBus(JSONL文件)实现异步通信,解决“代理能组队、能发消息”的基础问题;第十季核心:在通信基础上增加“请求-响应协议”,通过request_id关联请求和响应,用状态机管理请求状态,解决“沟通有规则、可追溯、不混乱”的进阶问题;关键设计思想:从“无结构”到“结构化”是编程中常见的升级思路,比如先做功能,再做规范,这和真实团队协作

#面试#职场和发展
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