AI与大模型

聚焦人工智能与大模型技术的深度融合,全面覆盖生成式AI、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心领域。深入探讨大模型(如GPT系列、Transformer架构)的训练、微调、优化与部署技术,分享提示工程与AI推理的最佳实践。同时关注AI在商业、科研、教育等领域的创新应用场景,探讨AI伦理、自动化技术与未来科技发展趋势。为读者提供从基础理论到实战应用的全方位知识,助力在AI与大模型时代保持技术领先与创新思维。

什么是模型蒸馏?——用「老师教学生」的方式理解AI

本文通过“老师教学生”的类比,通俗讲解模型蒸馏技术如何将大型AI模型的知识迁移到轻量模型中,深入解析软标签与硬标签的区别...

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陈杰 03月06日
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大模型名称中的K:揭秘AI的"记忆容量"选择艺术

从技术定义到商业价值,深度解析大模型名称中"K"的核心含义,通过法律审查、小说创作等场景揭示不同K值对任务效果的关键影响...

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陈杰 03月04日
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解密大模型命名中的 “B”:含义大揭秘

深度且通俗易懂地剖析大模型命名中 “B” 的多重含义,包括参数量、特定架构技术及训练数据类型等方面,助力读者全面理解大模...

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陈杰 03月08日
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大模型入门(二):关键技术与架构

本篇作为大模型入门系列之二,聚焦于大模型的关键技术与常见架构,深入剖析自监督学习等技术及 Transformer 架构等...

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陈杰 03月14日
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什么是大模型:大模型入门

本文为大模型入门系列的第一篇,详细介绍了大模型的定义、特点、发展历程及应用领域,为初学者构建大模型的基础认知框架,助力其...

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陈杰 03月13日
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