云原生通过提供大规模多元算力的高效供给，可观测成为业务创新的核心基础设施，加速智能化创新。这一过程离不开开发者、企业、厂商、机构、媒体的持续推动产业演进与不计回报的知识分享。

DeepGo计算机杂谈及深度学习记录&分享在大语言模型大杀四方的今天无论是哪个行业的工作人员都用上了各种各样的模型其中的佼佼者就是ChatGPT!

尽管世界总是难以预测，但网络安全的几个强劲趋势表明未来几个月的发展充满希望和令人担忧。有一点是肯定的：2024年将是非常重要且有趣的一年。近年来，人工智能（AI）以令人难以置信的速度发展，其在网络安全中的实施只会变得更加普遍和重要。它最终可能成为行业游戏规则的改变者。今年，人工智能和量子计算的发展可能会让他们正面交锋。存在产生一些令人难以置信和不想要的结果的巨大潜力。量子计算将使当今的加密技术在一

近代大规模的海上贸易及国家常备海军出现之后，海上有了重要的攻击目标，海洋成了独立的战场，指导与谋划海战胜利的海军战略，便有了运用与发挥的舞台。

本文发表于程序员刘宇的个人博客，转载请注明来源，博客园同步更新：https://www.cnblogs.com/xiaohutu/p/10504586.html某个神秘的时间，我接到了一项神秘的任务，最核心的难度是要求实现：引擎是Unity3D，在手机端可以流畅运行为前提，在一个实时战斗的过程里，地图有地形（而且是会被动态改变的地形），数百个单位独立AI寻路、要实现忽略掉部分单位的筛选寻路、动态避

转自：https://www.cnblogs.com/xiaohutu/p/10504586.html总结下来就是结合以下技术对AI进行处理：十字链表找最近的敌方单位,RVO避障，优化后的jps，地图数据预处理，steer行为控制某个神秘的时间，我接到了一项神秘的任务，最核心的难度是要求实现：引擎是Unity3D，在手机端可以流畅运行为前提，在一个实时战斗的过程里，地图有地形（而且是会被动态改变的

算法通关村从链表到动态规划的实战目录算法村开篇第一关了解链表第二关链表专题第三关数组专题第四关栈专题第五关队列专题第六关树专题第七关二叉树遍历专题第八关二叉树专题第九关二分查找与二叉树专题第十关快速排序与归并排序第十一关理解位运算第十二关字符串专题第十三关数学专题第十四关堆专题第十五关超大规模数据专题第十六关滑动窗口专题第十七关贪心专题第十八关回溯专题第十九关动

它由OpenAI开发，通过大规模的预训练模型和深度学习算法，能够生成高质量的自然语言文本。GPT的工作原理是通过先前的大规模语料库进行训练，从而使模型能够理解语言的结构和上下文。

要开发一个属于自己的人工智能语言模型，你需要遵循以下步骤：数据收集：首先你需要大量的文本数据来训练你的模型。这些数据可以来自于各种来源，例如书籍、网站、新闻文章等。

如何对GPT-3.5、GPT-4、Bard、文心一言、通义千问的水平进行排序？在聊技术原理之前我们来先看看几个产品的团队背景一、团队背景1.1、ChatGPTChatGPT团队的成员大多具有计算机科学、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关领域的高等教育背景，有些还拥有博士学位。他们来自世界各地，有美国、加拿大、英国、法国、德国、中国、印度等国家的人才。团队成员绝大多数拥有名校学历，且具有全球知名

先来了解一下Elasticsearch欢迎来到Elastic—Elasticsearch和Kibana的开发者|ElasticElasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它被设计用于处理和存储大规模的实时数据

数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式，同时使用多个硬件资源计算不同batch数据梯度，汇总梯度进行全局参数更新。

作者：周枫基于大语言模型技术的ChatGPT推出已经有4个月了，更多同类产品还在快速出现。比如，前天谷歌更新了Bard，将辅助编程能力支持的语言数量扩展到20种。

本次开源包括了embedding,rerank,LLM

Large-scalepancreaticcancerdetectionvianon-contrastCTanddeeplearning-PubMed(nih.gov)实验团队：海军军医大学第一附属医院（上海长海医院），放射诊断科曹凯主治医生为共同第一作者，邵成伟、陆建平等教授为共同通讯作者的“平扫CT联用人工智能大规模检测胰腺癌的研究

war:是战争的总称，一般指包括多个战役的大规模战争。campaign:通常指在一场大的战争中在某一地区进行的一连串有既定目的的军事行动。也可作引申用。

同样，我在使用ChatGPT、Llama等大型语言模型的时候，为了获得更好的结果，prompt也需要按照一定的格式、给足背景和需求。

今天是什么日子1986年4月15日，美国对利比亚发动大规模空袭。起床：5:20。就寝：23:00天气：多云。心情：纪念日：叫我起床的不是闹钟，而是核酸检测。

今天和大家分享一下AI方向自然语言处理（NLP）领域内一个新的语言模型：GPT-3。

本文讲解了自省式RAG的基础原理以及基于LangGraph的实践演示自省式RAG与LangGraph重要链接关于Self-RAG和CRAG的教程手册演示视频研究背景由于大多数大型语言模型（LLMs）通常只针对大量公共数据进行周期性训练

微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的机器学习模型，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制，然后深入到从人类反馈强化学习

自注意力是LLM的一大核心组件。无论是去算法岗面试还是相关应用开发，理解自注意力非常重要。

即使拥有巨大的资源，在一次大规模攻击中也很难保持在线状态。更糟糕的是，DDoS攻击的成本远低于其防御成本。防御DDoS想要比别人做得更好？

clipboard.png假设有两种语言L1和L2，L1既有大量无标签数据又有下游任务的监督数据，L2只有大量无标签数据，整个流程可分为一下四步：在L1无标签的数据集上，训练一个单语的bert，任务为masked语言模型

它具有高性能、高可靠性、易扩展等特点，能够满足大规模数据实时查询和分析的需求。目前，ApacheDoris已经成为国内外众多企业的首选数据仓库解决方案，包括阿里巴巴、美团、京东、滴滴等知名企业。

真好，终于开始大规模地实施疫苗接种，让大家的心放心地落回了胸腔。刚开始接种的坐标和人群，离我们有段不短的距离。经过良久的翘首以盼，终于轮到了我们单位。

你能解释一下Transformer架构及其在大型语言模型中的作用吗？

基于大语言模型（LLM）的AIAgent利用LLM进行记忆检索、决策推理和行动顺序选择等，把Agent的智能程度提升到了新的高度。LLM驱动的Agent具体是怎么做的呢？什么是AIAgent？

GPT-3：由OpenAI开发，GPT-3是一个巨大的自回归语言模型，拥有1750亿个参数。它可以生成文本、回答问题、翻译文本等。

LLMs复读机问题（LLMsParrotingProblem）是指大型语言模型（LLMs）在生成文本时可能出现的重复或重复先前输入内容的现象。

1.LLM⼤语⾔模型⼀般训练过程Step1.预训练阶段Step2.微调阶段⼤模型⾸先在⼤量的⽆标签数据上进⾏训练，预训练的最终⽬的是让模型学习到语⾔的统计规律和⼀般知识。

Matplotlib可以与NumPy一起使用，用于处理和可视化大规模的数据。它还可以与其他Python库如Pandas和SciPy结合使用，以更方便地处理和展示数据。Matplotlib提供了多

如何在这种大规模、高并发的场景下，确保系统的稳定性和性能，为用户提供稳定流畅的互动体验，成为了我们亟待解决的问题。

MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。

1.描述您在处理大规模服务中断时采取的步骤。处理大规模服务中断是一项紧急任务，需要冷静、有条不紊地执行一系列步骤来快速恢复服务并最小化影响。

作者：智能小蜜团队一、前言阿里小蜜家族（阿里小蜜、店小蜜、万象），从2015年发展至今，已经成为了覆盖淘天P-C（平台-消费者）、B-C（商家-消费者）、P-B（平台-商家）全咨询体系的智能对话机器人，日均接待量级在百万（阿里小蜜）到千万（店小蜜）范围。作为淘天集团乃至行业内最大体量的对话机器人应用之一，阿里小蜜在对话算法能力上持续探索，在2022年chatgpt爆炸性的诞生之后，我们也加快了拥抱

在此技术背景下，OpenAI携应用级界面产品ChatGPT横空出世，使得人们对大语言模型的通用能力有了全新的认识，引燃了语义大语言模型的研究热潮。与此同时，要模拟

一、Havenask介绍Havenask是阿里巴巴广泛使用的自研大规模分布式检索系统，是过去十多年阿里在电商领域积累下来

作者：米基一、背景RTP-LLM是阿里巴巴大模型预测团队开发的大模型推理加速引擎，作为一个高性能的大模型推理解决方案，它已被广泛应用于阿里内部。

第10周十七、大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习参考视频:17-1-LearningWithLargeDatasets(6min).mkv如果我们有一个低方差的模型

一是分类（Classification），即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别或实例ID来描述图片，这一任务是最简单、最基础的图像理解任务，也是深度学习模型最先取得突破和实现大规模应用的任务

大语言模型ChatGLM+P-Tuning微调实践文章目录大语言模型ChatGLM+P-Tuning微调实践LLM微调基础本次实践环境说明ChatGLM部署以及激活conda环境安装依赖禁用W&B训练数据集

大语言模型langchain+ChatGLM3-6B+本地知识库实战文章目录大语言模型langchain+ChatGLM3-6B+本地知识库实战目标微调、本地知识库和Prompt基本概念1、环境准备2、

可能有时候算法和论文也不是每个读者都爱看，我也会在今后的文章中加点code或者debug模型的内容，也许还有一些好玩的应用demo，会提升这部分在文章类型中的比例今天带着大家通过代码角度看一下Llama,或者说看一下Casual-LLM

所以我来给大家捋一捋，因为这毕竟直接取决于你设计的解决方案是否能真正解决问题如上图所示，OpenAI把对于优化LLM返回结果分为两个方向，一个方向是横坐标系的对LLM模

所以我来给大家捋一捋，因为这毕竟直接取决于你设计的解决方案是否能真正解决问题如上图所示，OpenAI把对于优化LLM返回结果分为两个方向，一个方向是横坐标系的对LLM模

数据显示，仅在过去的几个月里，尘锋、卫瓴、微盛等企业发起了多轮大规模的融资——尤其是微盛，近日完成了3亿元级别的B轮融资，向市场昭示它的领跑者地位。

Ceph是专为在商品硬件上运行而设计的，这使得构建和维护超大规模的数据集群在经济上是可行的。当规划出你的集群硬件时，你需要平衡一些考虑因素，包括故障域和潜在的性能问题。

书生·谱语全链条开发体系包含：数据、模型预训练、模型微调、模型量化部署、模型测评、模型场景应用全链路开发体系github链接通用大模型国内外大语言模型快速发展，涌现了大量的大语言模型以及一批创业公司深度学习模型的发展大模型利用多模态优势

两天前天气预报已发冷空气预警，北方年度第一次大规模降雪就要来了，说是河北还有暴雪，这让我很兴奋。多年没看到大雪了，对雪的记忆还停留在小时候。昨天一天，天气都阴沉沉的，是在为冷空气造势吗？