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文章介绍了深度学习三大模型压缩技术：剪枝（移除冗余连接）、量化（降低参数精度）和知识蒸馏（让小模型学习大模型经验）。这些技术可单独或组合使用，最高实现50倍压缩比，通过减少模型体积和计算复杂度，使庞大的AI模型能在资源受限的设备上高效运行，功能不减却更贴近生活应用。

文章介绍了大模型在企业中的三大应用类型，重点分析了制造业场景下的智能问答系统。以设备维修诊断问答助手为例，详细阐述了技术架构及三大核心挑战（数据获取、参考信息完整性、知识库维护）的解决方案。强调实施关键在于确保答案可追溯性、参考信息可读性，以及通过人工复核保障准确性，为企业构建智能问答系统提供了实用指导。

因工作需求经常会面试一些数据分析师，一些 coding 能力很强的小伙伴，当被问及数据分析方法论时一脸懵逼的，或者理所当然的认为就是写代码啊，在文章开头先来解释一下数据分析。

🔌理解GraphRAG其实并不难，可以理解为由两个主要模块组成：1. 向量检索（Local Search）2. 局部知识图谱社区检索（Global Search）⚙️所谓 GraphRAG 一定程度上可以理解为使用 LLM 生成知识图谱，在对复杂信息进行文档分析时可显著提高问答性能，尤其是在处理私有数据时。GraphRAG构建流程主要是以下三个：1. 图表作为内容存储：提取相关文档块并要求 LL

实际上这是不会发生的，因为ps->a为NULL意味着数组已经是空的。冒泡排序中额外创建的变量有size_t end，int exchange，size_t i（a数组不计入，因为它不是额外开辟的空间）为常数个，因此空间复杂度为O(1)。如今是一个大数据的时代，Python 在行为收集和数据分析，信息采集等方面的应用已经非常非常普遍，早就不是程序员的专属技能了。：在无孔不入的互联网使用情况下，人工智

大语言模型LLM底层技术原理到底是什么？大型语言模型如何工作？

日常聊天用户可以和喵喵进行日常聊天，支持语音输入和语音播放（考虑到成本问题，目前微信小游戏暂时没上线）答题模式喵喵会根据初始化时候的爱好和性格出题，连续回答正确，难度会不停提升，难度越高，好感度提升越高。（难度1是弱智问题，难度20以上是专家问题）舔狗模式模拟舔狗，让主播开心杠精模式选择你支持的问题，和直播间杠精对杠哄哄模式主播不开心，需要在特定步数哄好主播怼怼模式直播间又有土豪捣乱了，怼人时间礼

KeymouseGo是一个用 Python 编写的鼠标和键盘录制和自动化工具。它可以记录我们电脑的鼠标和键盘操作，并通过触发按钮自动执行之前记录的操作。记录鼠标和键盘操作自动执行记录的操作设置执行次数自定义脚本。

本文将详细梳理从零开始训练大语言模型的全过程，包括预训练阶段、指令微调、奖励模型和强化学习的实现方式。