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共 7748 條

分布式系統(tǒng)中的背壓

本文介紹有關(guān)背壓的知識(shí)。背壓是分布式系統(tǒng)中的一種技術(shù)，通過控制請(qǐng)求流來防止發(fā)生過載和級(jí)聯(lián)故障。

2024-10-18 08:00:00

分布式系統(tǒng)背壓數(shù)據(jù)庫

兩難抉擇：自己定制LLM代理還是使用現(xiàn)有LLM代理框架？

這篇文章旨在讓這個(gè)選擇變得更容易一些。在過去的幾周里，我使用當(dāng)前主流的人工智能開發(fā)框架構(gòu)建了相同的LLM代理，以便在技術(shù)層面檢查每個(gè)框架的優(yōu)缺點(diǎn)。

2024-10-17 08:10:02

人工智能 LLM代理 LLM代理框架

開發(fā)者，你逃不過全棧調(diào)試的“藝術(shù)魅力”

全棧開發(fā)通常被比作一種復(fù)雜的平衡行為，開發(fā)人員需要兼顧前端、后端、數(shù)據(jù)庫等多個(gè)職責(zé)。隨著全棧開發(fā)的定義不斷發(fā)展，調(diào)試方法也在不斷發(fā)展。

2024-10-17 08:00:00

開發(fā)全棧調(diào)試前端

如何分析和修復(fù)LLM應(yīng)用程序中的錯(cuò)誤

大型語言模型（LLM）為機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用創(chuàng)造了一個(gè)新的范式。一方面，用戶有一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以根據(jù)自己的需求和任務(wù)進(jìn)行定制。另一方面，可能無法訪問模型的權(quán)重和超參數(shù)。用戶可以通過調(diào)整提示和提供給模型的信息來控制模型的行為。

2024-10-16 08:23:15

大型語言模型 LLM 機(jī)器學(xué)習(xí)

AI數(shù)據(jù)周期：適合大規(guī)模AI工作負(fù)載的最佳存儲(chǔ)組合

雖然AI在徹底改變?nèi)藗兊纳?，并激發(fā)各種全新的應(yīng)用，但從根本上來說，其核心是數(shù)據(jù)使用和數(shù)據(jù)生成。

2024-10-16 08:00:00

人工智能 AI模型硬盤驅(qū)動(dòng)器

如何使用NotebookLM制作YouTube視頻學(xué)習(xí)指南？

NotebookLM是一個(gè)幫助你做筆記和總結(jié)的工具。它使用AI為你節(jié)省時(shí)間和精力，只需要幾個(gè)步驟就可以把視頻變成學(xué)習(xí)指南。在本文中，你將學(xué)習(xí)如何使用NotebookLM用YouTube視頻制作學(xué)習(xí)指南。

2024-10-15 08:10:49

NotebookLM YouTube視頻 AI

基于PyTorch自動(dòng)混合精度庫對(duì)ResNet50模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練

在這篇文章中，我將專注介紹自動(dòng)混合精度技術(shù)。首先，我將簡(jiǎn)要介紹Nvidia的張量核設(shè)計(jì)；然后，我們一起探討發(fā)表在ICLR 2018上的開創(chuàng)性工作——“混合精度訓(xùn)練”相關(guān)論文；最后，我將介紹一個(gè)在FashionMNIST數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練ResNet50模型的簡(jiǎn)單示例。

2024-10-14 08:19:15

深度學(xué)習(xí)PyTorch ResNet50模型

采用ASP. NET Core構(gòu)建零信任API的開發(fā)人員指南

采用零信任模型保護(hù)ASP. NET Core API，可以通過對(duì)每個(gè)請(qǐng)求進(jìn)行身份驗(yàn)證，實(shí)施最小權(quán)限原則，并持續(xù)監(jiān)控以防范威脅。

2024-10-14 08:00:00

零信任開發(fā)網(wǎng)絡(luò)威脅

采用RAG和知識(shí)圖譜克服人工智能幻覺問題

RAG創(chuàng)建了一組數(shù)據(jù)，可以搜索與用戶查詢相關(guān)的語義匹配，然后將這些匹配與LLM共享，以便包含在響應(yīng)中。隨著時(shí)間的推移，向量數(shù)據(jù)集可以添加新的或額外的數(shù)據(jù)，因此可以將相關(guān)和及時(shí)的數(shù)據(jù)包含在響應(yīng)中。

2024-10-12 08:03:25

RAG 大型語言模型人工智能

使用Docker部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型分步指南

你是否厭倦了修復(fù)同樣的部署問題？不妨了解Docker如何使你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型每次都能順暢運(yùn)行。

2024-10-12 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)Docker

改進(jìn)RAG管道檢索文檔質(zhì)量的五種方法

檢索增強(qiáng)生成(RAG)是利用外部信息定制大型語言模型的重要技術(shù)之一。但是，RAG的性能取決于檢索到的文檔的質(zhì)量。除了在RAG管道中使用的標(biāo)準(zhǔn)檢索方法之外，還有這4種技術(shù)有助于提高所檢索文檔的質(zhì)量。

2024-10-11 09:04:55

RAG LLM 大型語言模型

一文看懂Linux訪問控制列表

本文介紹Linux訪問控制列表（ACL），它相比標(biāo)準(zhǔn)的Linux權(quán)限提供了更大的靈活性。我將討論為多個(gè)獨(dú)立用戶和多個(gè)用戶組查看和配置ACL。你選擇的Linux發(fā)行版很可能已經(jīng)啟用了ACL（ACL實(shí)際上是文件系統(tǒng)的一項(xiàng)功能）。

2024-10-10 17:55:57

Linux ACL 訪問控制列表

微調(diào)谷歌開源Gemini Flash模型實(shí)現(xiàn)PII脫敏實(shí)戰(zhàn)

本文中，我們將以PII（個(gè)人識(shí)別信息）脫敏算法數(shù)據(jù)集為例，探討使用微調(diào)谷歌Gemini Flash模型的情況下樣本效率的概念。我們將研究隨著樣本數(shù)量的增加而進(jìn)行的微調(diào)如何影響調(diào)整后的模型的功能。

2024-10-09 08:27:30

脫敏算法 PII脫敏機(jī)器學(xué)習(xí)

醫(yī)療圖像分割中的深度學(xué)習(xí)方法

我們?cè)诒疚闹袑⑸钊胙芯可疃葘W(xué)習(xí)為醫(yī)療圖像分割領(lǐng)域帶來的變革性方法，探索這些先進(jìn)的算法如何推動(dòng)醫(yī)療成像發(fā)展、乃至推動(dòng)醫(yī)療領(lǐng)域本身發(fā)展。

2024-10-08 08:19:19

深度學(xué)習(xí)醫(yī)療圖像分割算法

Java中的異常處理：高級(jí)特性和類型

Java異常處理的高級(jí)特性包括堆棧跟蹤、異常鏈、Try-with-resources、多重捕獲、最終重新拋出異常，以及堆棧遍歷。

2024-10-08 08:00:00

Java 異常處理堆棧

為什么AI PC不適合開發(fā)者

AI硬件正在迅速發(fā)展，英特爾正在大肆宣傳其最新的Lunar Lake芯片。近期的評(píng)測(cè)稱贊這款芯片具有出色的電池續(xù)航。但不要為了開發(fā)目的購買它——它沒有足夠的內(nèi)存或帶寬來本地運(yùn)行語言模型。?

2024-10-06 13:00:05

AI 芯片英特爾

如何使用SpringAI、React和Docker構(gòu)建AI聊天機(jī)器人

在本教程中，我們將使用SpringBoot、React、Docker以及OpenAI來構(gòu)建一個(gè)聊天機(jī)器人的應(yīng)用程序。此應(yīng)用程序能夠讓用戶與由AI驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人進(jìn)行交互，可以向其提出問題，并實(shí)時(shí)獲取回復(fù)。

2024-09-30 13:11:09

OpenAI React 聊天機(jī)器人

區(qū)塊鏈技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的十大用例

盡管區(qū)塊鏈通常與加密貨幣聯(lián)系在一起，但它對(duì)加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)防御的變革性影響正日益得到認(rèn)可。

2024-09-30 13:10:50

網(wǎng)絡(luò)安全區(qū)塊鏈加密貨幣

基于網(wǎng)格環(huán)境的模仿學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)戰(zhàn)探索

本文將全面探討在網(wǎng)格環(huán)境下，模仿學(xué)習(xí)中一些著名方法的測(cè)試運(yùn)行與結(jié)果對(duì)比分析。模仿學(xué)習(xí)成為當(dāng)下一個(gè)具有挑戰(zhàn)性和吸引力的領(lǐng)域。

2024-09-29 11:07:46

模仿學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)

如何為分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)一種安全架構(gòu)

由于涉及多種多樣的大規(guī)模組件，保護(hù)分布式系統(tǒng)是一項(xiàng)復(fù)雜的挑戰(zhàn)。鑒于多個(gè)服務(wù)在可能不安全的網(wǎng)絡(luò)上交互，未經(jīng)授權(quán)的訪問和數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)顯著增加。

2024-09-27 08:00:00

安全分布式系統(tǒng)

提高LLM安全性的分步指南

在過去一年中，關(guān)于大型語言模型（LLM）的討論激增，這促使許多組織開始思考：我們應(yīng)該如何保護(hù)人工智能？安全影響又是什么？

2024-09-25 08:46:31

大型語言模型 LLM 人工智能

在領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)（DDD）中應(yīng)該避免的十件事

領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)（DDD）是軟件開發(fā)中的一種重要戰(zhàn)略方法。本文將探討在DDD中應(yīng)該避免的10件事，并舉例來說明這些陷阱。

2024-09-25 08:00:00

領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)軟件開發(fā)

OpenAI o1推理模型基礎(chǔ)入門

?本文介紹了如何使用OpenAI o1-預(yù)覽版和o1-迷你版，用于決策、編碼以及從頭開始構(gòu)建一個(gè)端到端機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。

2024-09-24 11:01:03

OpenAI o1推理模型機(jī)器學(xué)習(xí)

通過HTML屬性來增強(qiáng)網(wǎng)站和應(yīng)用程序的可訪問性

你曾經(jīng)在 HTML 語言中使用過某個(gè)屬性，卻并未完全明白它的用途嗎？你并非個(gè)例！隨著時(shí)間的推移，我深入探究了眾多HTML屬性背后的含義，特別是那些對(duì)于可訪問性極為關(guān)鍵的屬性。

2024-09-23 17:01:10

HTML屬性應(yīng)用程序 Javascript

RAG開發(fā)新技術(shù)：利用語義相似度提升標(biāo)簽過濾質(zhì)量

本文旨在介紹如何利用語義相似度改進(jìn)標(biāo)簽過濾以提升RAG應(yīng)用開發(fā)質(zhì)量。

2024-09-23 14:36:20

算法視覺語言模型 LLM

如何實(shí)現(xiàn)無頭數(shù)據(jù)架構(gòu)

無頭數(shù)據(jù)架構(gòu)可以在整個(gè)組織中解鎖前所未有的數(shù)據(jù)訪問，但它從左移開始。

2024-09-20 21:09:42

無頭數(shù)據(jù)架構(gòu)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)多跳架構(gòu)

機(jī)器學(xué)習(xí)的量子飛躍：突破人工智能能力的邊界

我們探索的創(chuàng)新——從量子機(jī)器學(xué)習(xí)到可解釋性人工智能——突顯了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展速度有多快。每一項(xiàng)技術(shù)突破都有可能打破限制當(dāng)前人工智能系統(tǒng)的障礙。它們有望共同開創(chuàng)一個(gè)前所未有的機(jī)器學(xué)習(xí)能力時(shí)代。

2024-09-20 17:05:27

量子機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能量子計(jì)算

準(zhǔn)備絕非毫無意義！適用于所有組織的十個(gè)事件響應(yīng)準(zhǔn)備事項(xiàng)

網(wǎng)絡(luò)威脅不會(huì)消失，但準(zhǔn)備有序的流程可以更大限度地緩解威脅帶來的影響。

2024-09-19 20:21:28

網(wǎng)絡(luò)安全 IR計(jì)劃漏洞

使用Concrete ML確保模型訓(xùn)練和推理的端到端隱私

本文介紹了使用完全同態(tài)加密（FHE）為scikit-learn聯(lián)合訓(xùn)練模型和加密推理確保端到端隱私。

2024-09-19 18:49:54

完全同態(tài)加密 FHE 機(jī)器學(xué)習(xí)

使用 OpenAI o1 的五種方法「詳細(xì)指南」

對(duì)于那些不了解情況的人來說，OpenAI 于周五發(fā)布了其新的 o1 模型系列。這些模型 o1-preview 和 o1-mini 旨在花更多時(shí)間思考后再做出反應(yīng)。它們可以推理復(fù)雜的任務(wù)，解決比以前的科學(xué)、編碼和數(shù)學(xué)模型更難的問題。

2024-09-19 18:03:31

OpenAI o1 模型 o1-mini

使用人工智能增強(qiáng) IaC 以提高下一代基礎(chǔ)設(shè)施的效率

人工智能在提升DevOps和平臺(tái)能力方面發(fā)揮著重要作用。而且很明顯的是，人工智能將成為未來IaC實(shí)踐的核心。以下將探討人工智能正在重塑IaC運(yùn)營的一些重要領(lǐng)域，并討論未來可能會(huì)發(fā)生的情況。

2024-09-18 08:28:28

人工智能 IaC AI

淺析AI時(shí)代下分布式SQL和矢量數(shù)據(jù)庫的崛起、現(xiàn)狀和潛力

數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)目前正經(jīng)歷一場(chǎng)重大變革，數(shù)據(jù)庫在竭力應(yīng)對(duì)眾多AI應(yīng)用帶來的需求，并考驗(yàn)傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)的極限。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)模型變得越來越復(fù)雜、數(shù)據(jù)密集型，數(shù)據(jù)庫在支持這些應(yīng)用方面的作用變得不可或缺。

2024-09-18 08:00:00

人工智能數(shù)據(jù)庫 SQL

OpenAI文本嵌入模型入門指南

這篇綜合指南介紹了如何使用OpenAI文本嵌入模型在GenAI應(yīng)用程序中嵌入創(chuàng)建和語義搜索。

2024-09-14 15:19:11

OpenAI GenAI 向量嵌入

單獨(dú)使用HTML原型：探尋不依賴 JavaScript 的實(shí)現(xiàn)之道

交互性是賦予網(wǎng)站生命力的核心要素。無論是展示更多內(nèi)容的按鈕，還是響應(yīng)用戶輸入的表單，這些細(xì)微的交互細(xì)節(jié)能夠持續(xù)吸引用戶的注意力。傳統(tǒng)上，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站的交互性往往高度依賴于JavaScript。

2024-09-14 15:07:03

JavaScript HTML

如何選擇適合企業(yè)需求的大語言模型

如今市面上有大量的LLM可供選擇，這意味著企業(yè)更有可能找到適合自己特定需求的LLM，而不是求助于一應(yīng)俱全的LLM。這可以加速創(chuàng)新，不過從數(shù)百種模型中選擇合適的模型可能很復(fù)雜。

2024-09-13 12:33:57

LLM 大語言模型人工智能

數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)Snowflake的全面管理指南

Snowflake的管理涉及到各種任務(wù)，從用戶和角色管理到數(shù)據(jù)加載和安全性等方面。

2024-09-13 12:25:43

數(shù)據(jù)倉庫 Snowflake

利用多向量和高級(jí)搜索數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)城市數(shù)據(jù)

本文將介紹如何構(gòu)建高級(jí)數(shù)據(jù)模型，并將其用于攝取和各種搜索選項(xiàng)。對(duì)于記事簿（Notebook）部分，將運(yùn)行混合多向量搜索，對(duì)結(jié)果進(jìn)行重新排序，并顯示結(jié)果文本和圖像。

2024-09-12 10:56:53

高級(jí)數(shù)據(jù)模型向量數(shù)據(jù)庫 Milvus

如何利用零樣本全序列排序?qū)W習(xí)進(jìn)行推薦

推薦系統(tǒng)領(lǐng)域是一個(gè)子領(lǐng)域繁多，覆蓋技術(shù)面廣博的技術(shù)領(lǐng)域。因?yàn)橥扑]系統(tǒng)能給網(wǎng)站帶來低成本流量從而極大的推動(dòng)網(wǎng)站的發(fā)展，因此被各大互聯(lián)網(wǎng)公司青睞。

2024-09-12 08:00:00

推薦系統(tǒng)人工智能算法

機(jī)器學(xué)習(xí)利器——決策樹分類器深度解析

本文將給出有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)重要基礎(chǔ)工具——決策樹分類器的深度解析，并提供一個(gè)生成一棵簡(jiǎn)化型決策樹的完整案例。

2024-09-11 08:34:28

機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹分類器算法

優(yōu)于反射（Reflection）：在Java中使用方法句柄和變量句柄

反射多年來一直是高級(jí)Java工具包的關(guān)鍵?，F(xiàn)在，它正在被更先進(jìn)、更安全的選項(xiàng)所取代。下文介紹了如何使用MethodHandle和VarHandle來獲得對(duì)方法和字段的編程訪問。

2024-09-11 08:00:00

Java 優(yōu)于反射開發(fā)

評(píng)估RAG系統(tǒng)組件的終極指南

檢索增強(qiáng)型生成（RAG）系統(tǒng)被設(shè)計(jì)用來提升大型語言模型（LLM）的響應(yīng)質(zhì)量。當(dāng)用戶提交查詢時(shí)，RAG系統(tǒng)從向量數(shù)據(jù)庫中提取相關(guān)信息，并將其作為場(chǎng)景傳遞給LLM。然后，LLM使用這個(gè)場(chǎng)景為用戶生成響應(yīng)。這一過程顯著提高了LLM反應(yīng)的質(zhì)量，減少了“幻覺”。

2024-09-10 08:26:40

大型語言模型 LLM RAG系統(tǒng)

基于語言代理樹搜索（LATS）和GPT-4o攻克復(fù)雜的LLM決策問題

本文將通過一個(gè)完整的財(cái)務(wù)決策方面的案例來展示如何將語言代理樹搜索與GPT-4o模型相結(jié)合以增強(qiáng)LLM決策能力。

2024-09-09 08:23:05

大型語言模型 LLM GPT-4o

自適應(yīng)AI在各領(lǐng)域的業(yè)務(wù)用例及面臨的挑戰(zhàn)

作為超越傳統(tǒng)AI的先進(jìn)技術(shù)，自適應(yīng)AI在業(yè)務(wù)環(huán)境中存在哪些可能性？又存在哪些挑戰(zhàn)？

2024-09-09 08:00:00

人工智能自適應(yīng)人工智能

如何創(chuàng)建LLM應(yīng)用程序的框架

有許多研究和演示表明，大型語言模型(LLM)可以執(zhí)行令人印象深刻的任務(wù)。雖然并沒有一種萬能的方法，但可以嘗試創(chuàng)建一些指南，以幫助人們更好地在LLM所帶來的創(chuàng)新和困惑中導(dǎo)航。

2024-09-06 10:46:04

大型語言模型 LLM 機(jī)器學(xué)習(xí)

使用Ballerina開發(fā)敏捷的ETL流程

本文討論了靈活的、類似微服務(wù)的ETL流的體系結(jié)構(gòu)和Ballerina語言實(shí)現(xiàn)。考慮到大多數(shù)業(yè)務(wù)部門生成數(shù)據(jù)，并有著獨(dú)特的數(shù)據(jù)需求，Ballerina語言提供的數(shù)據(jù)處理能力、連接性和靈活的部署選項(xiàng)可能具有變革性。

2024-09-06 10:25:32

人工智能 ETL 微服務(wù)

好的代碼重構(gòu) vs 壞的代碼重構(gòu)：如何做出正確選擇？

最好的重構(gòu)往往是讓終端用戶毫無察覺，卻能極大地方便開發(fā)人員。通過提升代碼的可讀性、可維護(hù)性和效率，同時(shí)保持系統(tǒng)的穩(wěn)定性，你將為整個(gè)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造更高的工作效率并減少技術(shù)債務(wù)。

2024-09-05 10:17:34

代碼重構(gòu)開發(fā)者

訓(xùn)練模擬人形機(jī)器人的五種強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)大PK

通過閱讀本文中介紹的內(nèi)容，你將學(xué)習(xí)到關(guān)于這五種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的工作原理和數(shù)學(xué)原理，并了解我是如何實(shí)現(xiàn)這些不同算法的。同時(shí)，您還可以領(lǐng)略一下這些機(jī)器人是如何面對(duì)面地展開決斗，并最終確定哪一種算法是最后的冠軍！

2024-09-05 08:23:58

強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法人形機(jī)器人

有了MFA，為何還是被黑客攻擊？

多重身份驗(yàn)證機(jī)制并不等同于高安全性，我們只有正確實(shí)施，才能將其作為一種有效的安全工具。本文將介紹針對(duì)MFA攻擊的威脅模式，以及防范MFA攻擊的安全策略。

2024-09-04 08:00:00

超越靜態(tài)管道：使用LlamaIndex增強(qiáng)人工智能代理

本文使用LlamaIndex的查詢引擎工具和函數(shù)工具構(gòu)建人工智能代理，并演示如何有效地集成和利用這些工具。

2024-09-04 07:54:48

LLM LlamaIndex 人工智能

用時(shí)間序列語言模型徹底改變預(yù)測(cè)分析現(xiàn)狀

本文介紹了如何利用ARIMA和GARCH等高級(jí)時(shí)間序列模型來發(fā)掘新的洞察力，并提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

2024-09-03 08:16:08

時(shí)間序列模型 LLM 大語言模型

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