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Python是大模型应用开发的首选语言，这得益于其丰富的生态系统和强大的社区支持。要开发一个成熟的大模型应用，你需要掌握一系列核心技术，这些技术可以大致分为以下几个层面：1.核心基础：Python编程与软件工程这是所有开发的基础，对大模型应用同样重要。Python高级特性：熟练使用异步编程（​​asyncio​​）、装饰器、上下文管理器等，以构建高性能、可维护的应用。面向对象编程（OOP）：设计良好的代码结构，便于模块化和...

一、可信AI为什么重要当前，可信人工智能（TrustworthyAI）的重要性远超技术本身，它直接关系到人工智能能否安全、健康、可持续地融入人类社会，并真正为人类造福。其重要性可以从以下几个核心维度来深入理解：1.建立社会信任：AI被广泛接受的基石核心问题：如果公众不信任AI，他们就会抵制它，无论其技术多么先进。不信任会扼杀创新和市场应用。为什么重要：a.用户接纳度：人们不会愿意使用一个他们认为是“黑箱”、有偏见或不...

知识图谱可视化工具是一类专门用于将知识图谱中的数据（实体、关系、属性）以图形化的、直观易懂的方式呈现出来的软件或平台。您可以把它想象成知识图谱的“地图绘制器”和“交互式浏览器”。它把枯燥的结构化数据变成了一张充满节点和连线的网状图，让人们能够一眼看清数据之间的关系和整体结构。知识图谱本身是由“三元组”（头实体关系尾实体）构成的大规模语义网络，存储在数据库里（如Neo4j,NebulaGraph等）。直接查询数据...

寒武纪股价封死20%涨停，市值冲破5200亿；中芯国际单日暴涨14%，创十个月最佳纪录；半导体板块指数飙升7.31%，这一切，始于8月21日DeepSeek官微上那行短短的文字：“UE8M0FP8是为即将发布的下一代国产芯片设计”。资本市场用真金白银为国产AI芯片的未来投票，这场狂欢的核心，正是DeepSeekV3.1模型与国产芯片的深度绑定。它用一次技术升级，撕开了国产算力长期被“卡脖子”的裂缝。DeepSeekV3.1最颠覆性的动作，是抛弃国际通用...

大模型训练框架大模型训练框架通常涵盖以下关键内容：自动微分与计算图优化支持梯度自动计算和高效的反向传播，优化计算图结构以提高训练效率。分布式训练策略提供数据并行、模型并行、流水线并行及混合并行等多种方式，允许在多GPU或多机环境下协同训练大模型。内存与计算优化通过混合精度训练、梯度累积、零冗余优化等技术，降低内存消耗并加速训练过程。高效数据加载与预处理包含高性能的数据管道，支持大规模数据集的实时预...

当前，RAG已经成为业内公认的大模型知识库关键技术路线最佳落地范式之一。RAG为生成式大模型与外部信息交互提供了良好的解决方案。RAG通常包括两个阶段：检索上下文相关信息和使用检索到的知识指导生成过程，其基本流程可以分为知识文本准备、文本切分转换、向量数据存储、问题理解及检索、生成问题解答，如下图所示：RAG概念最早由Facebook提出，但受限于当时语言模型的能力，并未引发更多的关注。在大模型性能取得巨大进展的...

我们已经了解了知识图谱的基本概念，以及现在知识图谱发展状况，与前沿AI结合方向。现在就差真正实践构建知识图谱这临门一脚，基本上就会对知识图谱这一产品有更加清晰的认识。那么工欲善其事必先利其器，就像我们对编程语言的掌握程度，更高级的用法和熟练度能更进一步提高我们做出项目产品的质量，在本篇文章将从开发环境部署写到初级知识图谱搭建实践，完成从无到有的知识图谱构建过程。知识图谱有自顶向下和自底向上两种构...

目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域，它在技术领域的热度也在逐年上升。从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成一套Web语义知识库。知识图谱...

自动驾驶AI训练场景智能驾驶正在重塑交通格局，为人们带来更舒适高效的驾驶体验。当下，智能驾驶融合了先进的传感技术、大数据和人工智能算法，为了确保车辆能够在各种复杂环境中安全、高效地运行，智能驾驶AI训练涉及大量的数据处理、算法开发和模型训练。自动驾驶技术的发展离不开海量且高质量的数据集，而数据集的质量和一致性管理则是推进这一领域发展的关键。dgp（DatasetGovernancePolicy）项目正是为此而生，它为ToyotaR...

HDmap真值反投是指在自动驾驶开发过程中，利用高精地图（HDmap）作为参考，将传感器采集到的真实数据（如摄像头图像、激光雷达点云等）与地图中的精确信息进行对比和校准，从而生成用于算法训练和验证的“真值”数据。这一过程通常在自动驾驶仿真和测试阶段使用，目的是通过高精地图提供的精确环境信息，来验证和优化自动驾驶系统的感知、定位和决策模块。核心概念解析HDMap（高精地图）包含车道线、交通标志、路缘石等厘米级精...

在评估AI知识库（尤其是RAG类型）时，确实面临一些挑战，因为其输出的正确性和相关性难以像数据抽取或Text2SQL系统那样直接通过标准答案来衡量。以下是一些推荐的评估指标和方法，可以帮助你更全面地评估RAG系统的性能：1.检索质量评估召回率k（Recallk）：衡量检索到的相关文档占所有相关文档的比例。精确率k（Precisionk）：衡量检索到的前k个文档中相关文档的比例。平均倒数排名（MRR）：衡量第一个正确答案的倒数排名的平均...

所谓“端到端”，其实是来自深度学习中的概念，英文为“End—to—End（E2E）”，指通过一个AI模型，只要输入原始数据就可以输出最终结果。应用到自动驾驶领域，意味着只需要一个模型，就能把摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器收集到的感知信息，转换成车辆方向盘的转动角度、加速踏板的踩踏深度以及制动的力度等具体操作指令，让汽车实现自动驾驶。“端到端自动驾驶”（EndtoEndAutonomousDriving）是指直接从原始传感器输...

在自动驾驶行业，多活数据中心（MultiActiveDataCenter）是确保高可用性、低延迟和数据安全的核心基础设施。以下是关键应用策略和技术实现方案：一、自动驾驶对多活数据中心的核心需求业务连续性单数据中心故障时，RTO（恢复时间目标）<1分钟，RPO（数据丢失量）0全球低延迟车辆决策数据同步延迟<50ms（如高精地图更新、交通事件预警）数据合规满足GDPR《汽车数据安全管理规定》的本地化存储要求二、多活数据中心架构设计1.分层...

随着人工智能技术的不断发展，AI智能体确实正在从单纯的“回答问题的工具”逐渐进化为能够“解决问题的同事”。这种转变不仅仅是技术的进步，更是人工智能在实际应用场景中角色的深刻转变。📝AI智能体（AIAgent）原始概念AIAgentLLM（大语言模型）+Planning（规划）+Memory（记忆）+Tools（工具）🧠核心解读（直观对比版）传统AI聊天机器人VSAI智能体员工想象你公司来了两个"新员工"：👤传统AI聊天机器人（小王）客户问："我的...

大模型自从去年底爆火出圈以后，很多人把大模型和知识图谱进行比较，甚至大量业内人士认为在大模型的发展下，知识图谱已经没有存在的必要了。那么真实情况，或者未来更有可能的一种情况是什么样的呢？相信经过一段时间的使用后，大家会发现大模型确实功能非常强大，能够在诸多方面相比之前的方式，有了大幅的效率提升，但其仍然存在固有的问题难以解决，尤其是模型的幻觉在面临事实准确性问题时，始终无法给出完美的正确答案。...

算力调度管理平台是一种用于高效分配、管理和优化计算资源的系统，广泛应用于云计算、高性能计算（HPC）、AI训练、边缘计算等场景。它通过智能调度算法、资源监控和自动化管理，提高计算效率、降低成本，并满足不同业务需求。算力调度平台通过统一的技术架构智能整合异构且碎片化的资源，其核心价值在于显著提升资源利用率，降低用户获取算力的成本与门槛，并简化管理与匹配流程，实现高效、经济、便捷的算力服务供给。算力调度...

目前深度学习系统在语言智能方面已经有了非常大的进展,在语言理解、表达、逻辑推理等方面都有近似人类能力的表现。但是,目前最好的深度学习系统在现实世界任务（例如驾驶）中仍远未达到人类相当的可靠性,这可能是因为人类和许多动物具备学习世界模型的能力，即世界如何运作的内部模型。YannLeCun提出的通用人工智能研究必须解决三个主要挑战：机器如何通过观察来学习代表世界、学习预测和学习采取行动？现实世界中的交互既昂贵...

在智能网联汽车快速发展的今天，自动驾驶技术正经历从实验室走向商业化落地的关键阶段。据麦肯锡预测，到2030年全球自动驾驶汽车市场规模将突破4000亿美元。然而，随着特斯拉、Waymo等企业多次曝出数据安全事件，行业面临日益严峻的合规挑战。本文将从技术架构、管理体系和产业生态三个维度，系统阐述自动驾驶数据安全合规的系统性解决方案，并提供可落地的实施路径。一、自动驾驶数据安全的现状与挑战1.1多维数据风险图谱数据...

随着自动驾驶技术的不断发展，数据闭环将在其中发挥越来越重要的作用。未来，数据闭环系统将更加高效、智能和低成本化，在自动驾驶领域，数据闭环正逐渐成为提升系统能力的核心要素。一、自动驾驶的三个阶段1.第一阶段：传统方案中:感知、预测、PNC拆分，各自训练各自优化，相互链接，但模型结构、输入输出、标注格式规范均不一样，采用交付长尾数据，标注规范、模型结构、数据解析处理等问题由感知、PNC自行解决；2.第二阶段：...

1.什么是大模型训练？大模型训练是指通过海量数据和庞大计算资源（如GPUTPU集群），训练具有数十亿至数万亿参数的深度学习模型（如GPT4、PaLM、LLaMA等）。其核心特点是：规模效应：参数量越大，模型表现通常越强（如涌现能力）。多模态支持：可处理文本、图像、语音等多类型数据。通用性：通过预训练学习广泛知识，再通过微调适配具体任务。大模型的训练过程可以分为三个主要阶段：预训练、微调和强化学习。以下是详细的步骤：...