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布加迪

51CTO译者

文章

446
构建切实有用的机器学习模型的七个提示 译文 精选
构建能够切实解决实际问题的机器学习模型不仅仅需要在测试时取得高准确率得分，更需要构建能够在生产环境中持续运行的系统。​本文介绍了七个实用技巧，帮助你专注于构建能够提供可靠业务价值而非仅仅追求出色指标的模型。让我们开始吧！

2025-09-04 08:06:34

机器学习算法神经网络
借助Numba和CUDA，用Python编写你的第一个GPU内核 译文 精选
我们在本文中将使用一个向量加法的常见示例，并使用Numba将简单的CPU代码转换成CUDA内核。向量加法是并行机制的理想例子，因为跨单个索引的加法与其他索引无关。这是完美的SIMD场景，因此所有索引可以同时相加，从而在一次运算中完成向量加法。

2025-08-26 07:50:22

NumbaPython向量加法
揭秘扩散模型：深入了解DALL-E和Midjourney背后的技术 译文 精选
我们在本文中将揭开扩散模型的神秘面纱，以深入了解其背后的技术。我们将讨论基本概念、模型的工作原理以及训练方法。

2025-08-20 07:47:19

扩散模型DALL-ELLM
面向智能体AI的SLM：为何小语言模型的表现胜过LLM？ 译文 精选
当今的AI革命依赖庞大且耗能的大语言模型（LLM），面向智能体AI的小语言模型（SLM）拥有独特的优势，可以解决这一问题。虽然LLM接近人类的能力令人印象深刻，但对于某些特定任务往往显得大材小用，好比用大锤砸核桃。结果如何？成本高昂、能源浪费严重、创新受阻，而面向智能体AI的SLM克服的正是这种挑战。

2025-08-18 07:41:11

大语言模型LLM小语言模型
如何在你的计算机上运行OpenAI新的gpt-oss-20b LLM？ 译文 精选
我们将讲解如何在Windows、Linux和macOS上免费使用这款新的语言模型。我们将使用Ollama，这个免费的客户端应用程序使得下载和运行该LLM变得轻而易举。

2025-08-13 07:25:57

语言模型LLM人工智能
如何在移动端运行Gemma 3n？ 译文 精选
Gemma 3n是谷歌Gemma 开放模型系列的成员之一，它旨在在智能手机等资源匮乏的设备上顺畅运行。Gemma 3n拥有约30亿个参数，兼顾性能与效率，是智能助手、文本处理等设备端AI任务的理想之选。

2025-08-08 08:07:48

Gemma 3n人工智能AI
抢先体验最佳视频生成模型：Grok Imagine 译文 精选
Grok Imagine是X的Grok聊天机器人中最新的视频生成功能，能够生成图像和视频。它使用简单的文本提示即可生成高质量的输出。

2025-08-07 07:56:52

聊天机器人大语言模型LLM
GenAI Processors：构建未来的实时AI应用程序 译文 精选
GenAI Processors是由 DeepMind 开发的全新开源Python库，旨在为开发挑战提供条理性和简单性。它们充当抽象机制，定义了一个通用的Processors接口，涵盖输入处理、预处理、实际模型调用，甚至输出处理。

2025-07-31 11:10:07

AI应用程序Python库GenAI
使用Django和LangGraph构建一个对话式AI应用程序 译文 精选
我们先介绍简单的搭建，包括使用Pipenv安装依赖项，并克隆GitHub代码库。然后，我们将使用LangGraph定义聊天机器人的逻辑，围绕它构建一个基于Django的API，并连接一个基本的前端以便与其联系。

2025-07-24 09:08:31

DjangoLangGraph聊天机器人
四个步骤构建了解云的智能Slackbot 译文 精选
本文介绍了一种更易于访问、对开发者友好的方法，以便使用你的文档、云API 和开源工具查询云基础架构，并采取相应操作。​

2025-07-23 08:01:30

云APISlackbot生成式AI

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