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本文将系统解析大语言模型的核心术语，涵盖模型规模、训练方法、优化技术、部署实践及前沿研究方向，为从业者构建完整的知识结构。...

本文将从基座模型、推理模型、Instruct模型三个核心维度，深度对比DeepSeek V3、DeepSeek R1、QwQ、Qwen2.5与Qwen3，揭示它们的底层技术...

词袋法（Bag of Words, BoW）是自然语言处理（NLP）中最基础的文本向量化方法之一。它通过统计文本中词汇的出现频率，将非结构化的文本转换为结构化的数值向量，为...

SiliconFlow（硅基流动）是专注于生成式AI的计算基础设施平台，提供大模型推理引擎（SiliconLLM）、文生图/视频加速库（OneDiff）及模型云服务平台...

Qwen3发布后4小时内GitHub获1.7万星标，刷新开源大模型热度纪录。本篇文章将以transformers调用的方式快速进行Qwen3调用。...

当语言模型学会“自己教自己” 在人工智能领域，语言模型（如GPT、BERT）的崛起彻底改变了自然语言处理（NLP）的格局。...

自监督学习：从数据内在规律中解锁AI的“自学”密码 在人工智能领域，自监督学习（Self-supervised Learning）正掀起一场革命。...

前言 在人工智能技术快速发展的当下，大语言模型（LLMs）的应用不断拓展，ReAct和Function Calling作为优化模型输出的重要技术，各自展现出独特优势。...

在自然语言处理（NLP）的发展历程中，Transformer 和 BERT 无疑是具有里程碑意义的技术。它们的出现，彻底改变了 NLP 领域的研究和应用格局。...

循环神经网络之所以得名，是因为它在处理序列数据时，隐藏层的节点之间存在循环连接。这意味着网络能够记住之前时间步的信息，并利用这些信息来处理当前的输入。...

马尔可夫链由俄国数学家安德雷·马尔可夫于1906年提出，最初是为了挑战当时概率论中“独立性假设”的局限性。他希望通过研究相依变量序列，证明即使随机变量之间存在依赖关系...

在自然语言处理（NLP）领域，语言模型（Language Model，LM）是核心组件之一，其目标是建模自然语言的概率分布，从而预测词序列出现的可能性。...

在自然语言处理（NLP）领域，大规模语言模型（Large Language Models, LLM）正引领着一场技术革命。这些模型以其庞大的参数规模、强大的语言理解能力和广...

在上一篇中我们介绍了车道线检测，在本篇中我们将使用类似的思路和做法来实现针对硬币轮廓的检测。这里仅介绍了与上一篇不同的部分，如果有疑问请详解上一篇...

车道线检测是智能驾驶和智能交通系统中的重要组成部分，对于提高道路安全、交通效率和驾驶舒适性具有重要意义。在本篇文章中将介绍使用OpenCV进行车道线的检测...

在识别二维码之前，首先要划分出二维码的区域，在本篇文章中将从零开始实现二维码分割的功能，并详细介绍用到的方法。...

维数灾难是指出现一定数量的特征（或者维度）后，分类器的性能将开始下降。特征越多，数据集中的信息就越多。但是，如果考虑的特征超过了所需的特征，分类器甚至会考虑异常值或者会过拟...