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机器学习超参数：用大白话讲清楚模型调优的秘密
精华在机器学习的世界里，有一个神秘而关键的角色，它虽然不像模型架构那样引人注目，也不像数据那样直观。但它对模型的性能有着至关重要的影响，它就是超参数。你可能会好奇：“超参数到底是什么？为什么它如此重要？”别急，今天就让我们用最通俗易懂的方式，揭开超参数的神秘面纱。No.1超参数是什么？在机器学习中，超参数就像是模型的“调节旋钮”，通过调整这些旋钮，可以让模型表现得更好。想象一下，你在用烤箱烤面包，温度...机器学习参数调优新手必看！LangGraph如何轻松搞定多语言模型协同工作
原创在当今数字化时代，利用大型语言模型（LLMs）构建应用程序变得越来越受欢迎。这些强大的工具能够帮助我们创建出智能且交互性强的系统，比如聊天机器人、智能助手等。然而，随着应用复杂度的提升，尤其是当多个LLMs协同工作时，问题也随之而来。如何管理这些模型之间的信息流动？如何确保它们能够顺畅地理解和执行任务？今天，就让我们一起走进LangGraph的世界，看看它是如何解决这些问题的。一、初识LangGraphLangGraph是LangCh...LangGraph大型语言模型LLMsMCP：AI 与外部世界无缝对接的“通用桥梁”
原创在当今快速发展的科技浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的速度融入我们的生活和工作。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从医疗影像诊断到金融风险预测，AI的应用场景不断拓展。然而，随着AI技术的广泛应用，一个关键问题逐渐浮现：如何让AI系统与外部世界高效、无缝地交互？今天，我们就来聊聊一个可能改变游戏规则的新协议——ModelContextProtocol（MCP）。一、为什么我们需要MCP？你可能会问：“现有的协议还不够用吗？为什...MCPLLM【一文读懂】机器人流程自动化（RPA）和智能自动化（IA）
机器人流程自动化（RoboticProcessAutomation，简称RPA）是一种通过软件机器人来自动化地执行重复性、规则性强、耗时的任务的技术。它模仿人类用户在应用程序界面上的交互行为，如点击鼠标、输入数据、复制粘贴等，从而实现业务流程的自动化处理。那应该如何去理解这项技术呢？下面我们来一窥究竟。一、RPA的特点1.非侵入性：RPA不需要对现有的IT系统、软件或应用程序进行修改或集成。它直接在应用的用户界面层（UI层）进行操作...机器人流程自动化RPA随着大模型技术的发展——RAG技术有可能会被淘汰吗？
原创“RAG技术未来并不会被淘汰，只不过会随着技术的迭代而不断升级。”关于RAG技术有很多不同的观点，有人认为RAG技术是大模型的阶段性解决方案，最终会被淘汰；但也有人认为RAG技术仍不能被替代，其作用依然无可代替；而还有观点认为RAG技术会随着大模型技术的迭代进行升级，更多的是会形成协同发展。而从企业的角度来说，由于RAG技术未来的不确定性，因此有些人对RAG还存在各种各样的顾虑问题。所以，我们今天就来讨论一下关于RA...大模型技术RAGFineWeb：大规模筛选网络，获取最优质（LLM预训练）文本数据
原创大型语言模型（LLM）的性能在很大程度上取决于其预训练数据集的质量和规模。然而，像Llama3和Mixtral这样的前沿开源大语言模型的预训练数据集并未公开，人们对其创建方式也知之甚少。最近，我们发布了FineWeb，这是一个全新的大规模（包含15万亿词元，占用44TB磁盘空间）大语言模型预训练数据集。FineWeb源自96个CommonCrawl快照，与其他开源预训练数据集相比，使用它训练出的大语言模型性能更优。为了让机器学习领域更加透明，...FineWebLLM预训练大语言模型AI 应用性能优化全景图
原创AI应用基于大模型的推理完成业务执行，由于大模型计算资源消耗大且需要在AI应用用客户端进行内容的实时生成，性能优化变得尤为关键。AI应用推理效率提升不仅涉及底层硬件的优化，还包括大模型层面以及各类软件中间件的协同工作。因此，全面理解大模型的技术架构对于评估和选择推理性能优化策略至关重要。下面对这9个层性能优化详细剖析之。1、硬件芯片层芯片层构成了计算系统的硬件基础，主要负责执行基础的算术和逻辑运算，其...AI应用大模型基于 Spring AI Alibaba 的 RAG 架构调优实践
原创 精华RAG（RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合数据工程、信息抽取和文本生成的技术范式。SpringAIAlibaba是阿里巴巴开源的AI应用开发框架，基于SpringAI构建并提供了更高层面的抽象，帮助开发者快速构建AI应用。1、RAG的四大核心步骤第一、文档切割与智能档案库的建立核心任务是将大量文档转化为易于检索的知识碎片，这一过程类似于将厚重的词典拆解成单词卡片。通过采用智能分块算法，保持语义连贯性，同时给...Spring AI AlibabRAGAI 应用推理架构中五大关键问题的解决方案
原创 精华一个企业级的AI应用推理架构中往往面临以下5个关键问题：限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强，本文对这5个关键问题进行深度剖析并给出优雅的解决方案。1、AI应用推理架构中的关键问题剖析落地一个企业级AI应用产品是一项复杂的任务，它涉及到多个层面的产品化挑战。为了确保产品的稳定性、效率和高质量的输出结果，必须在大模型推理引擎的外围进行大量的工程优化工作。以下是构建此类AI应用服务时可能遇到的一些关键问...AI应用推理架构AI应用RAGManus全面开放注册！每天免费解锁AI智能体黑科技，效率革命正式开启！
各位职场人、开发者、创意工作者注意了！那个曾因内测邀请码炒至10万元天价的国产AI智能体平台Manus，终于在5月13日宣布全球用户无门槛开放注册！即日起，无需排队或邀请码，每天免费执行一项任务，还能领取1000积分大礼包！这意味着，人人都能拥有一个24小时待命的AI超级助手，彻底告别低效手动操作！一、Manus究竟有多颠覆？作为全球首款通用型AI智能体，Manus突破传统AI的“对话式交互”，实现从思考→规划→执行的全链路任...ManusAI智能体一文了解LangGraph是什么？——构建智能体的新一代框架
一、LangGraph：重新定义AI代理开发LangGraph是由LangChain团队开发的开源框架，专为构建状态化、多代理（MultiAgent）系统而设计。它通过图结构（Graph）实现复杂的动态工作流，尤其擅长与大型语言模型（LLMs）结合，支持循环、持久性、人工干预等核心功能，被视为AI代理开发的“终结者”。核心定位：LangChain生态的重要成员：与LangChain无缝集成，但也可独立使用。突破传统DAG限制：传统框架依赖有向无环图（DAG），而LangG...LangGraph智能体框架Agent 是一种思想，不是技术！
精华最近很多人在提Agent，有人说它是大模型的下一步，有人说它是通往AGI的路径。但实际上，对于大多数做技术落地的人来说，Agent到底能干什么、适合解决哪些问题、怎么用才合适，反而是更值得关注的。我的观点“先规划，再执行，还能自查”的过程，其实就是Agent的基本思想。Agent是一种思想，不是技术！一、先说最本质的一点：为什么会需要Agent？我们先从现实出发。大模型出来之后，最开始大家用它写点文案、改代码、问点问题，...AgentO1模型MCP：AI世界的万能连接器，专家都在关注的下一代标准
怎么让AI更好地连接我们的世界？这是AI落地应用中令人十分常见又令人头疼的问题。「MCP（模型上下文协议）」正是为解决这一问题而生。Manus出圈以后带火了MCP，江树这几天体验了以后发现真的很强！用上MCP组合拳后直接让AI从只会bb到会干活，比如：一句话就能实现「批量抓取新闻热点并保存」！昨儿还和几位朋友一起直播深入学习了MCP，直播回放在「结构词AI」视频号：https:weixin.qq.comsphAojZibEfY从Claude去年11月...MCPAI连接器太简单了，开源模型+RAG就可以搭建自己的AI应用（基础篇）
本来想写在AI大模型中对于数据方面的挑战，但是发现还是要找一个场景来铺垫一下，正好去年做过一些大模型知识库的内容，对于RAG方面还算了解一些，所以先来说一下关于大模型应用方面的东西吧，下一篇再来聊聊AI大模型场景中对于数据管理方面的机会。先解释一下什么是检索增强生成技术（下文简称：RAG），对于日常我们所理解的大模型来说，他们具备的是模型本身能力（亿级别参数+通用数据），但是在特定领域内的数据可能是无法获...开源模型RAGAI中国医疗AI杀出黑马！全球首个女性肿瘤 AI 大模型 “木兰” 上线，手机端免费用
近日，华中科技大学宣布全球首个女性肿瘤AI大模型"木兰"正式进入临床应用阶段，用户通过手机即可免费获取专业级诊疗建议。这款基于20年中国女性病例数据打造的AI，以双引擎架构破解诊疗标准化难题，让偏远地区的基层医生首次拥有专业的决策支持系统。传统AI模型在医疗领域的应用常因数据割裂、推理能力不足而受限。“木兰”独创的双引擎架构彻底突破了这一瓶颈。一方面，该模型引入了DeepSeek的深度推理能力，模拟专家临床思维...智慧医疗女性肿瘤AI大模型算家云租算力，到算家云学习人工智能必须掌握的十大核心算法模型解析
一、监督学习基石：线性模型与支持向量机1.线性回归与逻辑回归作为机器学习入门算法，线性回归通过最小二乘法建立特征与连续值目标的映射关系。其数学表达式ywTx+b揭示了参数优化的本质，而梯度下降法则是求解最优参数的核心工具。逻辑回归通过Sigmoid函数将线性输出映射为概率值，在分类任务中展现强大能力，其交叉熵损失函数L−N1∑i1N[yilogpi+(1−yi)log(1−pi)]奠定了深度学习损失设计的基础。2.支持向量机（SVM）SVM通过...核心算法模型线性代数在模型优化领域中的应用
线性代数作为数学的重要分支，在模型优化领域发挥着不可替代的作用。从基础理论到前沿算法，线性代数为解决复杂优化问题提供了强大的工具集。一、线性代数基础概念与优化问题的数学建模1.1向量与矩阵：数据表示的基石在优化问题中，向量和矩阵是描述决策变量、约束条件和目标函数的基本工具。例如，在交通网络优化中，路段流量可表示为向量，节点间的连接关系可用邻接矩阵描述。对于包含n个路段和m个节点的网络，流量向量x∈Rⁿ...线性代数模型优化应用LLLMScanner：本地AI部署服务未授权风险自查工具
项目简介LLM本地部署服务未授权访问扫描工具是一款专为检测大语言模型服务安全风险而设计的工具，可以帮助您发现网络中未授权的LLM服务访问点。通过使用该工具，您可以快速识别潜在的安全风险，确保您的LLM服务部署环境的安全性。本工具支持多种常见LLM服务的风险检测，包括但不限于以下几种：OllamavLLMLMStudiollama.cppMozillaLlamafileJanAICortexAPILocalLLMLiteLLMAP联系我们如果您在使用过程中遇到任何问题，或者有任何...AI安全AI工具AIGC字节屠榜！最强多模态大模型发布：20 B参数横扫38项第一！
5月13日，火山引擎FORCELINKAI创新巡展上，Seed团队推出的视觉语言多模态大模型Seed1.5VL，以仅20B激活参数的架构，横扫60个评测基准中的38项SOTA，在视频理解、GUI智能体等关键指标上直接叫板谷歌Gemini2.5Pro，而推理成本仅为对方的13。Seed1.5VL的颠覆性首先体现在全能战士般的多模态理解力。上传一张画作，它能全面分析画面元素，自动识别出作品的作者、艺术风格、画面元素、思想内涵等。面对包含多个人物的图片，Seed1.5VL...字节多模态大模型Seed1.5-VL豆包ai算家云租算力，到算家云“逆天”研究！Cursor 与 Windsurf 背后的核心算法机制曝光！网友惊呼：Cursor代码总出Bug的原因找到了
原创
社区头条编辑云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）Vibecoding正火得一塌糊涂，但谁能想到，刚刚一位大佬已经把当红的AI编程神器Cursor和Windsurf背后的核心算法机制研究出来了！今天凌晨，一位名为NirDiamant的技术大牛发表了一篇高质量神文，可以说把Cursor和Windsurf的核心算法说得非常透彻，就像玩抖音的需要了解抖音推荐算法一样，正在VibeCoding的我们，当然也得快速吃透跟自己对话的编程助手，究竟是怎样一个思维回路。非常...Cursor算法ReAct
