• 线性规划概念、公式和解决方法介绍

    约束是解决优化问题必须满足的要求.它们被表示为线性不等式或涉及决策变量的方程。制约因素可能来自各种来源,如可用资源、预算限制、时间限制或有形法律。在线性规划问题中,约束可分类如下:

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    2025-01-15
    线性规划 决策变量

  • 制定优化大型语言模型的策略

    大型语言模型 改变了自然语言处理(NLP) 通过生成类人的文本,回答复杂的问题,分析大量的信息,以令人印象深刻的准确性。从客户服务到医学研究,他们能够处理各种各样的询问并做出详细的答复,这使他们在许多领域都具有无价之宝。然而,随着LLMS用于处理更多的数据,它们在管理长文档和高效检索最相关的信息方面遇到挑战。

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    2025-01-15
    NLP 大型语言模型

  • 2025年界定软件开发的5种AI趋势

    随着2025年的临近,软件开发正处于一个变革时代的高峰。人工智能将继续以惊人的速度发展,开发者将掌舵创造创新的以人工智能为动力的解决方案,以改变产业。

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    2025-01-15
    2025 AI趋势

  • 安全部署LLMS与OWAS需要注意的10个要点

    生成人工智能的采用正在加快步伐。仅仅10个月前相比,执行率翻了一番,65%的受访者说他们的公司经常使用AI。对现有企业产生破坏性影响的承诺--或以新的和更有利可图的方式向市场提供服务--正在推动这方面的许多兴趣。然而,许多采用者还没有意识到眼前的安全风险。

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    2025-01-15
    LLMS OWAS

  • 促进可解释的自然语言生成技术、挑战和应用

    自然语言生成是从会话代理到内容生成的应用的核心。尽管取得了一些进展,但之前的系统往往是"黑匣子",使开发者和用户对其决策过程不确定。可解释的AI(XAI)通过使nlg模型更具可解释性和可控制性来弥补这一缺口。

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    2025-01-15
    自然语言 Nlg系统

  • 符号化在LLMS中的作用有关系吗

    大型的语言模型(LMS),比如gpt-3、gpt-4,或者谷歌的伯特,已经成为人工智能(AI)如何理解和处理人类语言的一个重要组成部分。但是在这些模型背后隐藏着一个很容易被忽视的过程: 符号化 .本文将解释什么是符号化,为什么它如此重要,以及它是否可以避免。

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    2025-01-14
    符号化 LLMS

  • 管理人工智能开发人员的软件工程团队

    不管它的行业如何,每个组织都有一个AI解决方案,正在致力于AI集成,或者在其路线图中有一个计划。虽然开发人员正在接受发展所需的各种技术技能的培训,但高级领导必须侧重于整合这些努力并使之与更广泛的组织协调一致的战略。在本文中,让我们回顾一下整个AI产品环境。我们将确定组织可以在哪些领域增加重要的客户价值,开发开发人员的必要技能,利用现代人工智能开发工具,以及构建团队以提高效率。

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    2025-01-14
    人工智能 软件工程

  • 理解神经网络，第二部分神经网络的类型

    神经网络的类型

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    2025-01-14
    AI 神经网络

  • 理解神经网络，第三部分神经网络和人工智能

    神经网络与人工智能transformer主要差异

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    2025-01-14
    人工智能 神经网络

  • 利用人工智能和数据库技术刺激创新

    本文全面概述了近年来在数据库管理系统领域取得的进展,包括关系数据库和非关系数据库。它概述了数据库技术的现状,确定了将影响未来数据库管理的新兴技术,并讨论了今后可能的研究和发展方向。在不断变化的技术环境中,数据库管理是许多企业和组织的基石。随着数据量继续呈指数增长,对更高效、可伸缩和安全的数据库解决方案的需求变得至关重要。

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    2025-01-14
    数据库 人工智能

  • 利用人工智能进行有效知识管理的指南

    如果有一个领域人工智能清楚地显示了它的价值,那就是 知识管理 .每个组织,无论规模大小,都被大量文件和会议记录淹没。这些文档通常组织得很差,使任何人几乎不可能阅读、消化和掌握一切。然而,利用大型语言模型(LLMS)的力量,这个问题最终得到了解决。LLMS可以读取各种数据并检索答案,从而彻底改变我们管理知识的方式。

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    2025-01-14
    人工智能 知识管理

  • 人工智能的隐藏成本为什么数据中心的策略需要重新思考

    人工智能已经成为世界上一些变革性最强的技术背后的推动力。从医疗、金融到汽车和娱乐等行业的重塑潜力无穷。然而,随着人工智能的采用继续激增,对训练和部署这些复杂模型所需的巨大处理能力的需求也随之激增。这导致了数据中心资本支出和业务支出的上升,而数据中心是这场数字革命的支柱。

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    2025-01-14
    数据中心 人工智能

  • 人工智能时代的数据架构关键策略和见解

    数据体系结构就是这样:用户在存储和使用数据时必须遵循的规则和指导方针。将这一数据管理集中到一个单一的统一平台上,对住房和发展都有很大好处,但也有一些新出现的挑战,如数据的复杂性和安全方面的考虑,这将使这种简化变得更加复杂。受欢迎的 生成的人工智能 ,这将推动技术产业的发展,这意味着数据架构将在这个革命性的现代时代完全改变。

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    2025-01-14
    人工智能 数据架构

  • 人工智能应用的基础构件

    通过利用人工智能技术,初创公司正在彻底改变他们的成长轨迹。从处理客户询问的智能聊天机器人到复杂的个性化用户体验推荐系统,人工智能工具使小型团队实现了巨大的影响。现代创业公司现在可以自动化复杂的操作,从数据中获得可行的见解,并有效地扩展他们的服务--这些曾经为大型企业保留的能力。让我们从系统体系结构的角度来探讨在初创企业中人工智能的实际实现,研究基本的技术堆栈和现实世界中的应用程序。

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    2025-01-14
    人工智能 智能聊天机器人

  • 为什么人工智能是一个真正的系统而不仅仅是软件

    当它不是一个魔法或邪恶的实体, 人工智能 往往被减为一个任期: 软件 .这种简化可能会掩盖构建真正的AI系统的元素的复杂性和丰富的结构性相互作用。

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    2025-01-14
    人工智能 AI
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