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李睿

51CTO译者

文章

402
容器化人工智能：使用Docker和Kubernetes部署机器学习模型的实践指南 译文 精选
容器化将应用程序打包为轻量级、可移植的单元。对于机器学习（ML）来说，这确保了环境的可重复性和易于部署。例如，容器将机器学习模型代码与其确切的依赖项捆绑在一起，因此其结果可以在不同机器上保持一致，然后它们可以在任何Docker主机或云平台上运行，从而提高了可移植性。

2025-07-07 08:10:24

容器机器学习ML
大数据的可信度有多高？现实世界挑战和解决方案指南 译文 精选
本文将介绍在大规模医疗保健和行为分析管道中使用的实际策略，以检测、衡量和修复数据真实性问题，还将探讨实用的工具和示例，以及在错误数据造成更大损害之前从中吸取的一些教训。

2025-07-02 08:29:38

大数据人工智能模型数据分析
内容工作流自动化工具n8n vs LangGraph：哪个更好？ 译文 精选
本文对n8n和LangGraph这两种内容工作流自动化工具进行比较。二者各有侧重，n8n利于跨系统自动化，LangGraph擅长复杂逻辑处理，可以互补提升人工智能驱动的创作效率。

2025-06-30 08:31:08

n8nLangGraph人工智能
从OCR瓶颈到结构化理解来有效提升RAG的效果 译文 精选
当人们探讨如何让人工智能系统更好地从文档中查找和使用信息时，通常关注的是令人瞩目的算法和前沿的大型语言模型。但问题是：如果文本提取的质量很差，那么后续的努力都将付诸东流。本文探讨OCR质量如何影响检索增强生成（RAG）系统，尤其是在处理扫描文档和PDF文件的常见场景时。

2025-06-27 08:14:05

检索增强生成RAG人工智能
OpenAI o3 pro vs Gemini 2.5 pro：得分相差不大，更推荐使用Gemini 2.5 Pro 译文 精选
在人工智能推理模型领域的激烈竞争中，OpenAI的o3-pro与谷歌的Gemini 2.5 Pro正在争夺高级推理和多模态能力的最佳头衔。本文将对这两个人工智能推理模型在性能、功能、成本和行业用例方面的表现进行比较。

2025-06-17 08:40:44

Gemini 2.5OpenAI人工智能
使用FastAPI和Redis缓存加速机器学习模型服务 译文 精选
本文将展示如何解决这个问题，因此将构建一个基于FastAPI的机器学习服务，并集成Redis缓存，以便在毫秒级的时间内迅速返回重复的预测结果。

2025-06-16 07:55:29

机器学习FastAPIRedis
谷歌推出的AI Overview和AI Mode对内容创作者来说意味着什么？ 译文 精选
本文将深入探讨什么是AI Overview和AI Mode，并讨论它们对内容创作者的影响，还将探讨内容创作者如何应对谷歌采用人工智能带来的冲击。

2025-06-11 08:28:34

人工智能AI ModeAI
RAG、向量数据库和LLM搜索：人工智能驱动商业智能的未来 译文 精选
RAG通过集成知识检索提升LLM性能，解决其无法及时纳入最新或专有信息的问题，尤其在客户服务领域影响显著。向量数据库则支持快速相似性搜索，理解查询语义。LLM搜索将超越关键字匹配，提供有意义且可操作的对话式答案。​

2025-06-06 08:39:15

LLMRAG向量数据库
LLM可以在没有采用强化学习或大型数据集的情况下学习推理吗？ 译文 精选
LLM能否通过学习自己生成的推理痕迹来提高推理能力？他们提出了“​​思考、修剪、训练​​”（TPT）框架，允许LLM使用精心选择的自生成数据迭代地改进它们的推理能力。​

2025-05-30 10:50:27

LLM人工智能大型语言模型
AlphaEvolve: 谷歌DeepMind迈向通用人工智能（AGI）的突破性一步 译文 精选
AlphaEvolve的核心是一个由大型语言模型（LLM）驱动的自我进化流程。该流程不仅仅生成输出，还能够跨代对代码进行变异、评估、选择和改进。AlphaEvolve从一个初始程序开始，通过引入精心设计的变更进行迭代优化。

2025-05-29 08:19:49

大型语言模型LLM人工智能

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