分享技术应用实践与开发经验
AI写作工具已经走进了 millions of 创作者的日常工作流程,但同样一个AI模型,有人用出来的效果惊艳四座,有人用出来的效果平平无奇——差距就在于提示词...
智谱(Z.AI)成立于 2019 年,由清华大学计算机系知识工程实验室(KEG)技术成果转化而来,具备从底层算法、预训练框架到国产硬件适配的大模型全链路自主研发...
在这篇文章中,我将和大家深入探讨如何搭建一套由大语言模型(LLM)驱动的专属知识库。
算力的性能、效率、稳定性等实际指标,不能仅依赖厂商的官方规格声明,必须通过行业标准的测试方法和流程进行验证。标准化的测试验证体系,是评估算力资源实际能力、保障资...
算力资源的多元化技术特征,决定了其无法采用单一的计量标准,必须建立与综合算力多维度评估框架相匹配的计量体系。换言之,就是将算力资源的综合服务能力,量化为统一的、...
在基础算力、智能算力、超算算力和量子算力之上,行业中还存在异构算力、综合算力和算效等高层级衍生概念,这些概念是理解算力资源调度、评估、管理模式的关键基础支撑。
算力的释放过程本质上是对数据进行加工处理的过程,计算所用的数据格式直接决定了计算的实际效率、精度和资源开销,是算力技术体系中的关键底层支撑。
Google DeepMind 正式推出第四代开源模型家族Gemma 4,作为谷歌闭源旗舰 Gemini 3 同源轻量化衍生模型,Gemma 4 一举解决前三代...
算力的价值在于其对实际业务任务的支撑能力,由于不同类型算力的技术架构、应用场景差异巨大,无法用单一指标进行简单衡量。行业已形成分层级、分场景的量化度量体系,为算...
系统阐述算力领域的核心知识体系,从基础概念、技术分类、量化度量、支撑架构、资源管理、测试验证到行业应用进行全维度拆解。
系统化的技术知识,连载式深度学习
本系列系统阐述算力领域的核心知识体系,从基础概念、技术分类、量化度量、支撑架构、资源管理、测试验证到行业应用进行全维度拆解。
AI Agent 并非技术界凭空创造的 “新概念风口”,而是生成式 AI 技术发展到一定阶段的必然产物 —— 它的出现,本质是为了解决传统自动化和传统 AI 在...
本专栏收录各大 AI 大模型、地图、语音、翻译平台 API 密钥开通全流程教程,全程小白向图文实操,包含密钥创建、调用测试、额度管控与高频踩坑解决方案,新手跟着...
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