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0 引言 Qwen3-235B-A22B 在代码、数学、通用能力等基准测试中，与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型相比，表现极具竞争力结果。 小型 MoE 模型 Qwen3-30B-A3B 的激活参数数量是 QwQ-32B 的 10%，表现更胜一筹： 甚至 Qwen3-4B 小模型也能匹敌 Qwen2.5-72B-Inst
0 前言 Transformers设计目标是简单易用，让每个人都能轻松上手学习和构建 Transformer 模型。 用户只需掌握三个主要的类和两个 API，即可实现模型实例化、推理和训练。本快速入门将带你了解 Transformers 的核心功能，包括： 加载预训练模型 使用 Pipeline 进行推理 使用 Trainer 微调模型 1 设置 创建一个 Hugging Face 账号：
0 报错信息 Installing packages into 'Python 3.9' requires administrator privileges. Configure a per-project virtual environment as your project interpreter to avoid installing packages to a protected are
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0 前言 null，表示无引用指向或没有指针，若操作该变量会引发空指针异常，即NullPointerException，NPE。 当线上发生该异常，说明代码健壮性不足，如何才能避免NPE？NPE虽烦，但易定位，关键在null到底意味啥： client给server一个null，是其本意就想给个空值，还是根本没提供值？ DB字段的NULL值，是否有特殊含义？写SQL需要注意啥？ 1 NPE事发场
0 前言 LLM凭借其生成连贯文本、翻译语言甚至进行对话的能力，彻底改变人工智能领域。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。可能导致： 长对话中的不一致 难以关联分散的信息 在长篇叙述中难以保持上下文一致性 深入理解这些推理问题对于改进未来 LLM 的发展和应用至关
0 前言 自从 OpenAI 在 2023 年推出函数调用（Function Calling），我一直思考，咋能真正解锁 AI Agent与工具的生态系统。随基础模型越来越智能，AI Agent与外部工具、数据和 API 的交互方式却变得越来越碎片化——开发者需针对每一个系统单独编写业务逻辑，让Agent能够适配不同环境。 1 标准化 显然，我们需要一个标准化的接口来执行任务、获取数据并调用工具。
1 啥是注意力？ 人类观察事物，能快速判断一种事物，是因为大脑能很快把注意力放在事物最具辨识度的部分从而作出判断，而非从头到尾一览无遗观察一遍才能有判断。基于这样的观察实践，产生了注意力机制（Attention Mechanism）。 想象你在人群中找一个穿红衣服的人。你不会一一检查每个人的鞋子、裤子、头发，而是直接把目光锁定在衣服颜色，因为那是“最有辨识度的特征”。大脑就是这么高效工作的。注意力
1 学习咋通过培养 AI 技能，提高职场对 AI 的积极性 职场中抵触 AI 的现象确实存在。很多人并非不愿意接受变化，而是因为对 AI 存在“FUD”——即*恐惧（Fear）、不确定性（Uncertainty）和疑虑（Doubt）*。 要在 AI 转型时代取得成功，必须积极应对这些 FUD，并营造一种支持学习的文化，让员工能够适应和成长，最终推动整个组织共同进步。 大厂们都始终在内部率先使用和测
1 目的 本文旨在帮助Java 大佬们快速理解文本数据，如何检查语料可能的问题，并为后续模型训练提供超参数选择的参考。 2 常见的文本数据分析方法 统计标签的数量分布 计算句子长度分布 进行词频统计和关键词词云可视化 本文数据集特点： 用于二分类任务的中文情感分析数据集 train.tsv 是训练集，dev.tsv 是验证集，数据格式相同 3 训练集 (train.tsv) 数据格式示例
0 前言 最新刚结束上一次技术年终总结创作的领奖环节，最近也在公司内部推行基于 DeepSeek 的内部知识库，上了腾讯云，发现点进去我才发现，腾讯云最近就上新了这个带有阳光普照奖的活动！ 点进来一看，原来不差钱的腾讯云部署了满血版DeepSeekV3+R1： 并且推出了自研的大模型知识引擎，再加持联网搜索buff，赋能个人更便捷开发RAG知识库和工作流应用： 看到这炫酷的产品落地页，我对其
0 前言 2025年2月25日，今天发布迄今为止最智能的模型——Claude 3.7 Sonnet，全球首个**混合推理（Hybrid Reasoning）**模型。 提供： 近乎实时回答 同时进行深入的、分步骤的推理 且这种思考过程可直观展示给用户 对API用户，还可精细控制模型的思考时长 在编程和前端开发方面表现尤为出色。还推出一款全新的命令行工具——Claude Code，专为智能代理
0 前言 第一期 ? AI发展之快令人难以置信，毕竟就在一年前，我们还在为生成正确数量的手指而苦恼 ?。 过去几年，开源模型和艺术工具迎来了关键性进展，AI 创意工具的可及性前所未有地提升，而我们可能才刚刚触及冰山一角。一起回顾 2024 年 AI & 艺术领域的重要里程碑、工具和突破，同时展望 2025 年的发展趋势。 1 2024 年重大发布 重点介绍在图像和视频生成等艺术创意领域的重
将内容上传至知识库后，要对内容进行分段与数据清洗。该阶段是内容的预处理与数据结构化过程，长文本将会被划分为多个内容分段。 1 分段 由于LLM的上下文窗口有限，无法一次性处理和传输整个知识库的内容，因此需对文档 中的长文本分段为内容块。即便部分大模型已支持上传完整的文档文件，但实验表明，检索效率依然弱于检索单个内容分段。 LLM能否精准回答出知识库中内容，关键在知识库对内容块的检索与召回效果。类似
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