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2025年AI行业迎来关键转折,训练成本逼近百亿美元,推理日耗达千万美元。行业从"参数竞赛"转向"成本控制",资本更看重算力投入产出比。五大创新范式应运而生:小模型逆袭、智能路由优化、全域缓存体系、专用芯片突破和精准定价策略。垂直场景的小模型表现优异,专用芯片效率提升15倍,95%请求实现零推理响应。AI从业者角色重塑,成本优化师成为稀缺人才。行业共识表明,
7.安装驱动,Install 32 bit compatibility libraries?4. 检查禁用nouveau是否生效,输出为空。2. 更新initramfs。1. 禁用nouveau。

这两天在网上查找资料进行了各种配置尝试无果,包括修改服务,修改注册表等等,都没有成功,我是通过mac的Parallels Desktop里面运行一个Windows 11 pro(激活后),然后在远程服务器上部署的windows server 2019中文版(将默认自带的远程桌面服务重新安装一下,可以解决远程服务器无法使用本地麦克的问题)。即可让远程服务器使用本地的音频,在远程服务器上显示的是远程音

因此就会减少训练的计算量,降低计算所需要的GPU(8B*7的模型,本应该需要56B模型所需的GPU,使用专家模型结构后,装载模型需要47B模型所需的GPU,训练时只需要14B模型的GPU)同时参数是共享的,也会进一步的减少GPU(减少到12B模型的GPU占用)。GPT4和GLaM都是MoE结构的模型,MoE模型并没有解决幻觉的问题,只是在超大的模型上,减少了训练和推理的计算,降低了训练和推理的成本

广义上讲,包括自动驾驶、机器臂、机器人都属于智能体,另外一种是基于流程编排的智能体,如本文所要实现的智能体,流程和技能都是预先设置好的。下面以使用本地ollama模型,基于代理人根据客户个人信息提供风险图谱、风险呈现与法律依据和优先级风险与解决方案的需求做了一次尝试,给出具体的实现过程,希望对你有所帮助。Dify是一个流程编排的工具,支持RAG和Chat聊天,支持对接各种在线大模型和本地大模型接入

基于ALBert及BiLSTM进行中文文本分类的通用过程。1.语料准备(基于csv文件),语料类import osfrom typing import Listfrom typing import Tupleimport numpy as npimport pandas as pdfrom tensorflow.keras.utils import get_filefrom kashgari im
ollama embeddings 端点:/api/embed,而非/embeddings,输出的格式与OpenAI不兼容,下面给出兼容的方式。推荐模型: bge-m3。
现实是,不会开车的人照样可以叫网约车、搭地铁、坐高铁,甚至雇专职司机。“会用AI的人将淘汰不会用的人”——这句话像一张新世纪的末日判决书,在社交网络上反复传阅,把“不会AI”渲染成一种即将灭绝的史前物种。AI时代的核心竞争力,不是“掌握工具”的傲慢,而是“理解需求、定义问题、调度资源”的谦逊。“不会就要学”“不学就被淘汰”——这种二元对立的恐吓式话术,其实是技术资本最擅长的营销剧本:先制造焦虑,再
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507:真正意义上「一张 910B 就能拥有的推理怪兽」但 一张 64 GB 昇腾 910B 就能让它 INT8 全速跑、INT4 全并发。30 B 参数、3.3 B 激活、42 GB 显存、64 GB 单卡就能跑。它在 数学、代码、中文理解 三项 全面碾压 70 B Dense,别再被“3 B 激活”迷惑——它依旧是 30 B 参数的大块头,在 总
模型输入中的文本内容(如用户提问、历史对话、文档片段等);模型在生成响应时所依赖的所有信息;包含任务描述、示例、背景知识、约束条件等。✅ 例如:在问答系统中,上下文可能是问题本身 + 一段参考文章。上下文工程 = 让大模型“看得懂、想得清、答得准”的系统性方法论。它不仅是“写得好提示”,更是信息架构、知识管理、任务建模与用户体验设计的融合。在LLM应用落地中,优秀的上下文工程往往是决定成败的关键。