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NLP解碼中的光束搜索是什麼？
光束搜索：深入研究這種強大的解碼算法光束搜索是自然語言處理（NLP）和機器學習的關鍵解碼算法，尤其是對於諸如文本生成，機器翻譯等序列生成任務
Mar 07, 2025 am 10:16 AM
使用Python的Tiktoken庫估計GPT的成本
Tiktoken庫簡化了Python中的OpenAi GPT模型成本。該工具通過將文本轉換為代幣，即GPT用於文本處理的基本單元來估算API呼叫費用。 本文解釋了令牌化，字節pai
Mar 07, 2025 am 10:08 AM
中國與美國：誰失去了AI比賽？ - 分析Vidhya
美國和中國之間的AI種族正在加劇。雖然美國六個月前的領先優勢清晰，但中國最近在Qwen 2.5，DeepSeek R1等模型中取得了進步，但其他人都模糊不清。 領先的AI專家提供多樣
Mar 07, 2025 am 10:06 AM
微調Google Gemma：使用自定義說明增強LLM
Google DeepMind的Gemma：深入研究開源LLMS AI景觀正在嗡嗡作響，特別是關於開源大語模型（LLMS）。 Google，Meta和Twitter等科技巨頭越來越擁抱開源
Mar 07, 2025 am 10:01 AM
強化學習：帶有python示例的介紹
強化學習（RL）：深入研究代理 - 環境互動基本和高級強化學習（RL）模型通常超過當前的大型語言模型，它們與科幻AI相似。 本文探討瞭如何rl en
Mar 07, 2025 am 10:00 AM
如何在5分鐘內在本地運行DeepSeek模型？
DeepSeek席捲了AI社區，截至今天，有68個型號在擁抱面孔上可用。可以通過擁抱面孔或ollama訪問這個開源模型家族，而DeepSeek-R1和DeepSeek-V3可以直接訪問
Mar 07, 2025 am 09:59 AM
QWEN2.5-MAX與DeepSeek-R1 vs Kimi K1.5：哪個是最好的？
這篇博客文章比較了三種領先的中國大型語言模型（LLMS）：QWEN2.5-MAX，DEEPSEEK-R1和KIMI K1.5。 我們將在各種基準和現實世界任務中分析他們的性能，以確定當前最佳性能者。 續
Mar 07, 2025 am 09:55 AM
雪花雪板：全面的介紹
Snowpark：使用雪花傳統機器學習的數據庫機器學習通常涉及將大量數據集從數據庫中移動到模型培訓環境。 當今的大型數據集越來越效率。 雪花雪在
Mar 07, 2025 am 09:49 AM
如何在3分鐘內在本地運行QWEN2.5型號？
QWEN2.5-MAX：一種具有成本效益的人類推理大語模型AI景觀嗡嗡作響，具有強大的，具有成本效益的模型，例如DeepSeek，Mistral Small 3和Qwen2.5 Max。 尤其是qwen2.5-max，正在作為有效的混合物發出波浪
Mar 07, 2025 am 09:48 AM
Databricks DBRX教程：逐步指南
Databricks揭幕了DBRX：高性能的開源大型語言模型Databricks已推出了DBRX，這是一種基於精緻的Experts（MOE）體系結構的開創性開源大語模型（LLM）。 與傳統的LL不同
Mar 07, 2025 am 09:46 AM
DeepSeek App vs Chatgpt應用程序 - 哪些人對手機進行了規定？
DeepSeek和Chatgpt移動應用程序：頭對頭比較DeepSeek迅速成為領先的AI模型，尤其是隨著其V3甚至更先進的R1模型的發布。 但是，它的移動應用程序如何與像chatgpt這樣的老將
Mar 07, 2025 am 09:43 AM
Yolov11模型指南從頭開始使用Pytorch
Yolov11：深入研究尖端對象檢測模型Yolo（您只看一次）模型的架構和實現，以其在計算機視覺任務中的效率和準確性（包括對象檢測，細分，，，
Mar 07, 2025 am 09:42 AM
探索文本插入-3巨大：新OpenAI嵌入的綜合指南
Openai的最新文本嵌入模型，Text-Embedding-3 Large和Text-ebbedding-3-Mall，正在革新文本分析。本文探討了它們的功能，應用和實際用法。 嵌入將人類語言轉化為機器
Mar 07, 2025 am 09:41 AM
如何使用DeepSeek R1構建抹布系統？
我已經閱讀了很多有關RAG和AI代理商的信息，但是隨著DeepSeek V3和DeepSeek R1等新型號的發布，似乎建立有效的抹布系統的可能性已大大改善，提供了更好的R
Mar 07, 2025 am 09:39 AM
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中文版，非常好用
