推理结论

【智能体架构：Agent】LangChain智能体类型ReAct、Self-ASK的区别

1.什么是智能体将大语言模型作为一个推理引擎。给定一个任务，智能体自动生成完成任务所需步骤，执行相应动作（例如选择并调用工具），直到任务完成。

星星点点洲·2025-03-26 01:47

Ray 源码分析(16)—Ray Serve

前言RayServe是一个可扩展的模型服务库，用于构建在线推理API。

Jim.Li·2025-03-26 01:15

PP-PLL：基于概率传播的部分标签学习

以下是对论文《PP-PLL:ProbabilityPropagationforPartialLabelLearning》的总结，按照假设、创新点、技术路线、技术实现细节、具体的数学公式、实验结果分析和结论的结构进行

阳光明媚大男孩·2025-03-25 23:37

TensorFlow 的性能优化的全面指南

以下是TensorFlow的性能优化的全面指南，涵盖训练、推理、硬件利用及部署阶段的优化策略，适合从入门到进阶的用户：这里写目录标题一、性能优化的核心目标二、训练阶段优化1.硬件加速2.数据管道优化3.

独隅·2025-03-25 23:07

发布AiCube DeepSeek一体机，中兴通讯加速AI大模型商业化落地

此外，该产品还具备高算力硬件、易用的训练与推理平台以及主流大模型的支持，能够实现高效、安全、低成本的本地部署。Deepseek加持下的一

蜂耘·2025-03-25 21:13

Spring Boot 集成 Quartz 实现定时任务（Cron 表达式示例）

Quartz实现定时任务（Cron表达式示例）前言1.添加Quartz依赖2.创建Quartz任务3.配置Quartz任务调度4.启动SpringBoot观察定时任务执行5.QuartzCron表达式详解6.结论前言在

my1121716951·2025-03-25 20:36

【系统架构设计师】论文：论软件的性能优化设计

论文：论软件的性能优化设计文章目录论文一摘要正文总结论文二摘要正文总结论文一摘要本人2022年有幸参加了中国石油集团的高性能数控测井系统项目的开发研制工作。

数据知道·2025-03-25 16:05

腾讯混元 T1 正式发布：混合架构重塑推理模型范式，解码速度提升 2 倍

在AI模型性能竞赛持续升温的背景下，腾讯于3月21日正式推出自研深度思考模型混元T1正式版，以行业首创的Hybrid-Mamba-Transformer融合架构，重新定义了大模型的推理效率与应用边界。

未来智慧谷·2025-03-25 13:48

DeepSeek和Kimi在Neo4j中的表现

以下是2个最近爆火的人工智能工具，DeepSeek:DeepSeekKimi:Kimi-会推理解析，能深度思考的AI助手1、提示词：你能帮我生成一个知识图谱吗，等一下我会给你一篇文章，帮我从内容中提取关键要素

minaMoonGirl·2025-03-25 12:12

Spring Boot中@Valid 与 @Validated 注解的详解

SpringBoot中@Valid与@Validated注解的详解引言@Valid注解功能介绍使用场景代码样例@Validated注解功能介绍使用场景代码样例@Valid与@Validated的区别结论引言在

易xingxing·2025-03-25 12:08

Celery + Redis交互过程探究

过程可以参考文章第三段，这里直接上结论：1、当发起一个task时，会向redis中插入以"celery"为key一条列表类型的记录。

蓝绿色~菠菜·2025-03-25 09:16

大模型推理能力的局限性

然而，尽管这些模型表现出色，它们在推理和理解复杂上下文方面仍然面临重大挑战。这些模型擅长识别并模仿训练数据中的模式，但当任务需要真正的理解和逻辑推理时，它们往往遇困。

·2025-03-25 08:13

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五、YOLO编程实践（一）准备工作（二）模型训练（三）模型推理六

大雨淅淅·2025-03-25 07:37

Prompt Engineering：如何写出更高效的提示词？

良好的Prompt设计可以显著提高大模型在文本生成、代码编写、逻辑推理等任务中的表现。1.1为什么需要PromptEngineering？提高准确性：减少AI生成的错误信息。

晴天彩虹雨·2025-03-25 03:34

NPU上如何使能pytorch图模式

它通过将PyTorch的动态图转换为静态图，并利用Just-In-Time（JIT）编译技术，显著提高模型的推理速度和训练效率。

·2025-03-25 00:34

Python,Java开发生成式智能识别与鉴定APP

开发一个生成式智能体识别与鉴定APP是一个复杂的任务，涉及多个模块的设计与实现，包括用户界面、数据处理、模型推理等。以下是一个高层次的开发思路，并提供每种语言的简单示例代码。

Geeker-2025·2025-03-25 00:10

机器学习之条件概率

1.引言概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。

贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

过程奖励模型PRM的定义和特点；过程奖励模型prm和orm结果奖励模型的区别和优劣是什么

过程奖励模型PRM的定义和特点过程奖励模型（ProcessRewardModel，简称PRM）是一种专注于对推理链中每一步进行评估和反馈的机制，旨在提高模型在复杂任务中的表现。

强化学习曾小健·2025-03-24 21:18

电商精准营销—数据预处理概述

原因很简单，从错误的数据里，肯定找不出正确的分析结论

Ssaty.·2025-03-24 19:35

大模型的应用与微调：如何调用 LLM？从 OpenAI API 到本地部署

本篇文章将详细介绍如何调用大语言模型（LLM），涵盖OpenAIAPI、DeepSeek、Manus、通义千问等模型的调用方式，并探讨如何在本地部署LLM进行推理。

晴天彩虹雨·2025-03-24 19:02

基于推理的强化学习智能体设计与开发

1.理论基础与核心概念1.1推理强化学习（Reasoning-EnhancedRL）定义核心思想：在传统强化学习的马尔可夫决策过程（MDP）基础上，引入符号推理、因果推断和知识引导机制，解决复杂环境中的长程依赖和稀疏奖励问题

由数入道·2025-03-24 17:45

0 Token 间间隔 100% GPU 利用率，百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS

01什么是大模型推理引擎大模型推理引擎是生成式语言模型运转的发动机，是接受客户输入prompt和生成返回response的枢纽，也是拉起异构硬件，将物理电能转换为人类知识的变形金刚。

·2025-03-24 15:38

java集合数据复制到另外一个集合

文章目录Lsit中数据复制问题1.1浅拷贝1.2深拷贝1.3最终结论Lsit中数据复制问题这是由一道开放式面试题引发的文章，题目：加入内存足够大，一个集合中有100万条数据，怎么高效的把集合中的数据复制到另外一个集合

hamish-wu·2025-03-24 14:22

LLMOps 是什么？

这些操作可以涵盖多个领域，例如模型的训练、推理优化、部署、监控、故障排除等。在实际应用中，LLMOps的目标是提高语言模型的效率和效果，确保模型能够在各种实际场景中顺利运行。

AI Agent首席体验官·2025-03-24 08:35

万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？

引言在AI军备竞赛白热化的2024年，DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界：相比前代模型推理速度提升3倍，训练成本降低70%。

羊不白丶·2025-03-24 07:55

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制

本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式

Fansv587·2025-03-24 06:17

Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点？

该架构将模型拆分为多个“专家”，训练和推理时让不同“专家”负责不同任务或数据子集，提高模型表达能力和效率，降低训练成本。模型优化以提升性能：都通过

alankuo·2025-03-24 06:16

使用Titan Takeoff进行高效的自然语言处理模型推理

在自然语言处理(NLP)领域，每一家企业都在寻求更高效的模型训练和推理解决方案。TitanML的平台通过训练、压缩和推理优化帮助企业构建和部署更佳、更小、更便宜、更快速的NLP模型。

scaFHIO·2025-03-24 04:54

深入浅出：序列化与反序列化的全面解析

JavaScriptObjectNotation)4.2XML(eXtensibleMarkupLanguage)4.3ProtocolBuffers(Protobuf)4.4MessagePack5.安全性考虑6.性能优化7.结论附录

进击的小白菜·2025-03-24 03:48

基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现

本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-24 02:09

Windows10本地部署Dify+Xinference

1m是否部署完成5.安装Dify三、Dify中配置大模型1.浏览器输入http://localhost:80启动Dify页面2.随便注册账户登录3.配置Xinference四、运行Dify1.设置系统推理模型

橘长长长·2025-03-23 22:04

中国大陆网站用了lightHouse之后还有必要用WebPageTest么？

以下是具体原因和场景说明：一、核心结论：Lighthouse与WebPageTest的定位差异工具核心价值适用场景中国大陆场景的局限性Lighthouse提供代码级优化建议（如压缩资源、渲染阻塞修复）本地开发调试

混血哲谈·2025-03-23 22:58

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

强调了语言模型不仅辅助其他NLP任务，本身也蕴含大量知识，如地理信息、语义理解和推理能力。随着技术的发展，尤其是trans

你觉得205·2025-03-23 19:39

多模态大模型常见问题

Q-Former（BLIP2）：优点：Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征，使得模型能够更好地处理视觉-语言任务，尤其是在多模态推理任务中表现优秀。

cv2016_DL·2025-03-23 12:06

C# 调用 VITS，推理模型将文字转wav音频调试 -数字人分支

Microsoft.ML.OnnxRuntime.OnnxRuntimeException:[ErrorCode:InvalidArgument]Inputname:'input_name'isnotinthemetadata在Microsoft.ML.OnnxRuntime.InferenceSession.LookupInputMetadata(StringnodeName)位置D:\a\_w

未来之窗软件服务·2025-03-23 08:40

统一的视频动作模型

然而，有效地结合视频生成和动作预测仍然具有挑战性，当前基于视频生成的方法在动作准确性和推理速度方面难以与直接策略学习的性能相匹配。

三谷秋水·2025-03-23 08:36

知识图谱系列文章——文物知识图谱

明确领域和目的——文物知识图谱&设计创意2、领域信息采集与分析——文物信息，３４０件文物实例，3、定义文物本体概念和结构层次4、定义概念属性和属性约束5、本体编码（建模语言和工具）6、本体评估——Jena的内嵌推理机

weixin_43407382·2025-03-23 07:56

Deepseek API 调用

1获取APIKey目前比较知名的提供了DeepSeek的推理服务商包括硅基流动、阿里云、腾讯云等等。这些推理服务商一般是提供API接口，需要安装大模型客户端并配置API。

哦豁灬·2025-03-23 05:08

vLLM 部署大模型

1介绍vLLM是来自UCBerkeley的LMSYS在LLM推理方面的最新工作（没错就是搞出Vicuna的那个group），最大亮点是采用PagedAttention技术，结合ContinuousBatching

哦豁灬·2025-03-23 05:07

[AI速读]CHISEL vs. SystemVerilog：用RISC-V核心对比两种硬件设计语言

以下是关键发现和结论。为什么选择CHISEL？CHISEL是一种基于Scala的高级硬件构造语言，它结合了面向对象和函数式编程的特性。与传统的Syst

iccnewer·2025-03-23 04:29

【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...（二）

（二）前言4.代码逐行解释TransformerBlock类初始化前向传播GenerativeLM类初始化前向传播推理示例测试生成5.总结欢迎宝子们点赞、关注、收藏！欢迎宝子们批评指正！

985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

掌握ChatGPT写代码的秘诀：开发者的完整指南

ChatGPT辅助代码编写的好处3.ChatGPT支持的编程语言4.如何向ChatGPT提问以获取最佳结果5.实际应用案例6.ChatGPT的局限性及其解决方法7.关于隐私和安全性的注意事项8.未来展望结论前言

酷酷的崽798·2025-03-23 02:34

微软 LIDA 库：基于大模型的自动化数据分析与可视化

微软LIDA库：基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要

窝窝和牛牛·2025-03-23 01:01

AI 赋能应急管理：ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索

ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型凭借强大的文本处理、数据分析和推理能力，可为灾害预警、应急响应、风险评估等提供高效支持。

一ge科研小菜菜·2025-03-22 20:58

华为静音模式指定联系人来电响铃

水果这个地方做的是很方便的，直接添加紧急联系人，什么声音都没有，只有指定人的电话铃声直接上结论，华为是不支持直接这样设置的，也就是水果里面静音后，打开紧急联系人，仍能收到电话的功能，鸿蒙现在没有，但是有一些间接实现的办法一个不算完美但有用的常见解决方案

修心光·2025-03-22 20:28

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

在当今数据驱动的时代，大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

LLM-Agent方法评估与效果分析

从基础的单智能体强化学习算法（如PPO）到多智能体协作、语料重组以及在线自学习等新技术不断涌现，研究人员致力于探索如何提高LLM在实际应用中的决策能力、推理能力和任务执行效率。

·2025-03-22 18:50

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！

三花AI·2025-03-22 15:49

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

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