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  • 国产RK3588超算模组、板卡
    1 、操控终端 全国产化无人装备手持操控终端,搭载工业级瑞芯微RK3588J芯片,从硬件核心到软件应用实现 100% 国产化;2、板卡:超小型 RK3588 算力模组,外形为圆形板,直径仅为54mm
    • 中科航星
    • 3天前
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    人工智能
  • 准备好了吗?Hoyi 即将上线
    👋 哈喽,我是 Hoyi。很高兴认识你。接下来,我会出现在一个全新的小程序里,陪你一起了解更多关于眼健康的小知识。我会帮你把复杂的内容讲清楚,把专业的建议变得更容易理解,也会陪着你,一步步关注视力变化
    • 火眼云诊
    • 3天前
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  • 传统Data Infra已失灵?共探Gen-AI时代下Data Infra的破局点
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    • 云器科技
    • 3天前
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    人工智能 架构
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  • 数据工程实战 | 基于data_engineering_book构建"Mini-C4"预训练集
    项目一:构建"Mini-C4"预训练集 GitHub地址: https://github.com/datascale-ai/data_engineering_book/ 在线链接:https://da
    • XX123122
    • 3天前
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    LLM
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  • 重写图文描述(Recaptioning)| 基于 data_engineering_book让文本更适配模型、更贴合图片
    重写图文描述(Recaptioning)| 基于 data_engineering_book让文本更适配模型、更贴合图片 在多模态项目落地中,我们常会遇到「图片描述文本质量差」「文本风格不匹配模型输入
    • XX123122
    • 3天前
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    LLM
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  • 搞定图文对(Image-Text Pairs)| 基于 data_engineering_book从数据构建到模型适配
    搞定图文对(Image-Text Pairs)| 基于 data_engineering_book从数据构建到模型适配 在多模态大模型(如CLIP、BLIP、AlignedCLIP等)的研发与落地中,
    • XX123122
    • 3天前
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  • 深入浅出 Tokenization & Serialization | 基于 data_engineering_book吃透LLM 开发中数据处理的核心环节
    深入浅出 Tokenization & Serialization:基于 data_engineering_book吃透LLM 开发中数据处理的核心环节 在大语言模型(LLM)的开发和应用链路中,To
    • XX123122
    • 3天前
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  • 程序员狂喜!首款“实时编程”模型Codex-Spark来了,每秒1000 Token!
    一觉醒来,OpenAI又开始深夜炸场了! 这次OpenAI直接甩出了另外一款模型——GPT-5.3-Codex-Spark。 这模型没别的花哨功能,主打就是一个字:快!极致的快!
    • 爱吃的小肥羊
    • 3天前
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  • 数据清洗与去噪|从 data_engineering_book 吃透数据清洗与去噪的核心逻辑
    开篇:为什么数据清洗是数据工程师的“主战场”? 数据工程的核心是让“原始数据”转化为“可用资产”,而数据清洗与去噪正是这一过程中最基础也最关键的一环——行业共识是,数据工程师约60%-80%的时间都消
    • XX123122
    • 3天前
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  • 160亿的参数,GLM-Image让AI绘图听懂人话
    如果说 DeepSeek 让 AI 学会了说人话,那 GLM-Image 就是专治 AI 画图「听不懂人话」的老毛病——毕竟,谁还没被那些鬼画符文字气笑过呢?
    • 小白狮ww
    • 3天前
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    深度学习 人工智能 机器学习
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  • 数据处理与转换|基于 data_engineering_book 玩转 ETL/ELT 核心流程
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    • 3天前
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  • 数据存储层设计|拆解 data_engineering_book 的数仓/湖/湖仓架构
    数据存储层设计|拆解 data_engineering_book 的数仓/湖/湖仓架构 本文基于《Data Engineering Book》核心内容,系统拆解数仓、数据湖、湖仓架构的核心差异,梳理存
    • XX123122
    • 3天前
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  • 数据采集与摄入|手把手落地 data_engineering_book 的数据源接入实战
    数据采集与摄入|手把手落地 data_engineering_book 的数据源接入实战 数据采集与摄入是数据工程的“第一道关口”—— 能否稳定、高效地把分散在各处的数据源接入数据体系,直接决定了后续
    • XX123122
    • 3天前
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  • 后端开发者必看!大模型API接口调用与轻量化部署实操,新手也能快速上手
    经常在掘金上看到很多后端同学留言,问“零基础怎么上手大模型应用?”“大模型部署太复杂,有没有简单易懂的实操方法?”其实作为后端开发者,我们有天然的优势——熟悉代码编写、服务器部署,只要找对方法,上手大
    • 用户958137839493
    • 3天前
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  • 实测5款主流大模型,后端开发者落地企业级应用的真实踩坑与避坑指南
    作为一名后端开发转AI应用的开发者,接触大模型应用落地也有一年多了,从一开始只会调用API接口,到现在能独立完成大模型微调、部署适配,踩过的坑能装一箩筐。不同于网上堆砌理论的分享,今天全程以后端开发者
    • 用户958137839493
    • 3天前
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  • 大模型效率飞跃:多任务任务(MTFT)——打造“一专多能”的AI全才
    大家好,我是你们的AI技术博主。在大模型的实战中,很多同学都会遇到这种“体力活”:公司有五个业务场景,考虑要练五个模型吗? 给分类任务练个模型,给摘要任务练个模型……结果不仅力烧不起,模型还特别“死板
    • 大模型探员
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  • MathCanvas 深度技术解读:几何推理新范式
    几何能力的瓶颈不在语言推理,而在可操作的中间结构。MathCanvas 将“作图”纳入推理链,使图像成为可参与决策的状态。步结合 大角几何画板 的实践,对比视觉中间态与可执行约束结构的差异,提出未来数
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  • MCP (Model Context Protocol) 技术理解 - 第六篇
    引言 在上一篇文章中,我们解析了一个关于天气实时预报的MCP server,相信大家对这一块应该有不错的体感了。那么我们这一篇就会来讲解一下MCP 客户端的一些问题和配置。
    • 想用offer打牌
    • 3天前
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    数据工程基石|从 data_engineering_book 读懂核心定义与技术栈 数据工程是大数据领域的“基建工程”,但很多人容易将其与数据分析、数据科学混为一谈;而 data_engineerin
    • XX123122
    • 3天前
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    LLM
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  • MiniMax M2.5实测
    MiniMax发布最新一代模型,号称具备架构师思维,编程与办公能力大幅进化。我们对其进行了全面中文实测:响应速度与成本优势明显,Agent能力显著增强,但在部分细分领域表现出人意料。新旧版本对比
    • EasyLLM
    • 3天前
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    人工智能 LLM
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