AI 大语言模型

Semantic Kernel (SK) 是一个轻量级 SDK，允许开发人员将 C# 和 Python 等传统编程语言与大型语言模型 (LLM) AI 相结合。 SK 提供提示模板、链接和规划功能，帮助开发人员创建自然语言提示、生成响应、提取信息、调用其他提示或执行可以用文本表示的其他任务。 SK 的四大优势： 快速集成: SK 可以轻松地嵌入到任何类型的应用程序中，方便开发人员测试和运行 LLM AI。 扩展性: SK 支持连接外部数据源和服务，使应用程序能够将自然语言处理与实时信息结合使用。 更优的提示: SK 的模板化提示使开发人员能够使用抽象和机制快速设计语义函数，从而释放

大规模语言模型（LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够学习和生成人类可读的文本。这些模型基于神经网络，利用互联网上的大量文本数据进行训练，拥有数十亿到数万亿个参数。整理了国内外公司和科研机构开源的LLM，展示了它们在自然语言生成、文本分类、机器翻译等领域的应用。

利用语言模型结合Boruta算法预测NBA常规赛前16强，预测准确率达到14/16。文章详细介绍了模型建立过程及算法评估。

在AI Studio中，我们探索了数字识别项目的代码优化，通过调整函数来提升模型性能。技术进步推动着我们不断寻求更好的解决方案。

全网飘着的技术书多，但像这样按语言和技术栈分类整理好的，还真不多见。C/C++、Python、Java、Linux、TensorFlow、Keras……几乎你能想到的主流方向这份资源里都有提到，查资料的时候顺手。 整理的还挺细，像推荐系统、大数据、数据库、深度学习这些方向都有书籍推荐。尤其是刚上手的朋友，不知道从哪读起时，照着它选，准没错。 更方便的是，每个主题下面还有相关链接，比如Java实现TensorFlow的张量乘法、C++算法资源合集、Python加速工具之类，点进去能直接开学（下）了。嗯，比较适合一边看书一边实操的那种人。 对了，别忽略那些冷门但实用的内容，比如occi API、O

FastGPT-main 挺不错的一个开源项目，提升大模型的训练效率。如果你也在做大规模的 GPT 训练，应该会挺喜欢这个项目的。它基于 Transformer 架构，优化了并行计算和内存管理，能让你在有限的计算资源下高效训练大模型。通过并行计算优化，FastGPT 可以充分利用多 GPU 环境，减少训练时间。动态分块和自适应学习率调度的引入，使得模型训练更高效，也能确保模型精度不受影响。使用起来也挺，安装后按步骤配置数据集、选择模型大小就能开始训练了。如果你是自然语言的开发者，FastGPT 绝对是一个值得尝试的工具哦。

模型方案解析 本次竞赛主要目标是预测广告点击率。方案构建了两个模型：LGB单模型和NFM残差模型。 LGB单模型 特征：使用了特征工程后的特征，包括广告、媒体、用户、上下文等方面的信息。 模型训练：最初包含时序特征，使用全部训练集进行训练；后期去除时序特征后，采用5折交叉验证的方式进行模型训练。 NFM残差模型 基础模型：NFM模型，代码源于渣大的github项目。 特征：对原始数据集特征进行OneHot编码，并添加用户标签矩阵作为特征。 模型目标：学习LGB模型的残差，进一步提升预测精度。

使用MATLAB的NI数据采集硬件实时采集数据，结合深度学习工具箱，基于振动特性对墨西哥黑檀木、硬枫木和红木进行分类。演示中还应用小波工具箱计算实时数据样本的连续小波变换（CWT）图像，用于CNN模型的训练。

这门《AI 商业掘金实战课》课程，真的是针对零基础和已有 AI 经验但想提升质量的人设计的。课程从最基础的ChatGPT使用方法讲起，一直到如何提高提示词的质量、应用在创业、工作、学习、生活等各个场景，步骤清晰。像是角色扮演法、反向提问法这些技巧，都能你快速提高 AI 的回复质量，简直是 AI 学习的进阶秘籍。而且就算你之前没接触过，也能通过这门课程轻松上手，理解起来蛮直观的哦。课程内容丰富，各个方向的操作技巧都有，实用性强。如果你想把 AI 应用到实际工作或创收中，这个课程真心值得一试。

深度学习是人工智能领域的重要分支，模拟人脑神经网络工作方式，通过大数据训练模型，实现模式识别、图像分类、自然语言处理等复杂任务。本指南作为入门AI的教材，详细介绍神经网络、反向传播、激活函数、优化算法等核心概念。深度学习应用广泛，涵盖图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统和强化学习等领域。本书还深入讲解模型构建、数据处理、训练验证、超参数优化以及主流框架TensorFlow、PyTorch和Keras的使用。