阿里面试官问：为什么Transformer的FFN需要升维再降维?面试题为什么Transformer的FFN需要升维再降维?标准答案1.FFN并非简单的嵌入空间建模FFN的目标不是直接在输入维度上进行建模，而是通过一系列线性变换来拟合一个高维的映射空间。若仅使用线性基，理论上我们只需使用等同

今天探讨大模型的私有化和精调，以便让预训练的通用模型更好地适应特定的任务或行业需求。当然，从产品经理的视角出发，我们不会非常深入（鄙人能力也有限），而是建立相关的基本认知。个人观点仅供参考，欢迎评论区补充、斧正~预警：全文约1万字，且比较偏技术&理论。如果你只是想了解下

在现代视频监控系统中，RTSP流的效率和在Web端的播放能力是衡量系统性能的关键指标。本文将探讨如何测试网络设置对RTSP流效率的影响，并介绍如何使用EasyCVR平台解决RTSP流在Web端的播放问题，以确保视频监控系统的高效运行和用户体验的优化。一、如何测试网络设置对RTSP流效率的影响

沿袭我们的月度发布传统，极狐GitLab发布了17.7版本，该版本带来了通过特定MRLabel实现Mono场景下多仓MR的关联（JH-only）、新的计划者用户角色、在UI上轮换个人、项目及群组访问令牌等几十个重点功能的改进。下面是部分重点功能的详细解读。关于极狐GitLab的安装升级，可以

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为什么企业需要私有化专属大模型？近日，资金实力比较强的央国企和行业客户正在找寻私有化大模型方案，帮助行业客户构建基于行业专用数据的专用大模型，这是大模型商业落地的另外一种方式，也具备较大的市场空间。许多大型传统企业，由于数据安全等方面的考虑，无法使用公有云的AI服

前言随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业和机构开始认识到知识库的重要性。知识库不仅能够集中管理大量的信息和数据，还能通过智能检索和推理功能，为用户提供准确、高效的知识服务。LangChain与ChatGLM作为当前领先的AI技术，为部署本地私有化知识库提供了强大的支

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在数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能已经渗透到各行各业的每个角落，成为推动企业创新发展的核心动力。而在人工智能的众多应用场景中，大模型以其强大的数据处理能力和广泛的应用范围，成为众多企业争相探索的领域。然而，随着数据安全和隐私保护意识的日益增强，越来越多的企业开始

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导入如今,私有化部署一个大模型早已不是什么有门槛或技术含量的工作了，更多的只是一种信息差而已。照着这个教程来，即使小白也可以在本地部署大模型。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！技术要求：会点鼠标，会打字

作者：京东物流郭卓勋一、业务背景在物流私域体系构建中，形成了多个微信群生态，需要投放自动回复机器人来自动化回复用户问题，希望能够用最小的成本满足基本问答。由于需要从头开始自建全流程算法问答体系，需要面临一下几个问题：1.数据不外流：用户数属于隐私数据，不可以直接调用外部API

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附：完整笔记目录~ps：本人小白，笔记均在个人理解基础上整理，若有错误欢迎指正！2.1抓包Http/Https引子：上一章主要对当前常见的一些资产应用做了总结，而这些应用与用户/服务器/应用之间的交互行为都是通过网络数据包实现的。而之间使用最多的为Http/Https数据包，本篇则对不同应用Http

一、简介安装nodejs，推荐使用nvm管理安装。二、创建项目（方式一：空项目手动创建）新建项目文件夹express-demo，cd进入文件夹后，使用命令创建package.json文件：#进入项目文件夹执行下面初始化命令，二选一即可，反正创建了可以后期调整的$cdexpress-demo#方式一：需要

一、python学习笔记1.输出：直接在print后面加一段文字来输出的话，需要给文字加上双引号或者单引号，除此之外的数字、变量等都不要加引号；在python命令行下（每行前面有>>>的地方），print是可以省略的。2.python有一个接收命令行下输入的方法：input()；3.数据类型：包括整数、浮点数、字符

基本概念解释Die（晶粒）：晶粒是从晶圆（wafer）上切割下来的单个芯片单位。它是一个未封装的微小电路块，通常是矩形或正方形的形状。每个晶粒由半导体材料（如硅）制成，包含了特定的电路结构，能够执行一定的电性功能。通常，晶粒在晶圆上是通过光刻和其他工艺制作出来的，它本身还不能直接使用，需要进

计算节点特色功能SQL流控计算节点支持对高并发SQL语句进行自动的流量控制功能，可以自动识别高消耗SQL且限制同一时间内高消耗SQL执行的并发数和效率，从而稳定数据库服务。也提供查询入口使用户尽可能多的识别高消耗SQL语句并优化SQL以提升数据库整体服务性能。当正在执行的SQL缓

前言嘿，各位程序员小伙伴们！大家都知道现在大模型可火了，好多人成功转了行，薪资还直接翻倍，那咱普通程序员能不能也这么牛呢？当然能！首先呢，得把基础知识打牢。啥是机器学习、深度学习，这些都得整明白。可以去网上找些好的课程学学，或者买几本靠谱的书看看。这就像是盖房子得先打地