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用大模型 3 秒生成精准文档摘要
而大语言模型（LLM）的出现，让自动化文档摘要成为可能。本文将深入探讨如何利用大模型实现文档摘要，结合实际应用场景，并提供可运行的示例代码。 大模型的核心技术自动化摘要依赖于深度学习模型，主要包括：Transformer 结构：能理解文本的上下文关系，提高摘要质量。自注意力机制：让模型关注重要的信息，避免冗余。 使用大模型自动生成摘要，可以帮助管理层快速获取关键信息，提高决策效率。科研论文阅读研究人员需要阅读大量论文，但每篇论文通常有 10-20 页。大模型可以快速生成论文摘要，帮助科研人员筛选有价值的论文。 律师、法务人员可以利用大模型快速生成摘要，提取案件关键点，提高工作效率。新闻和社交媒体摘要每天有成千上万篇新闻发布，大模型可以帮助用户快速浏览新闻重点，而不用逐篇阅读。 使用大模型生成摘要选取合适的大模型目前常见的摘要模型包括：GPT-4：适用于通用文本摘要，生成能力强。T5：专为文本生成任务设计，适用于结构化文本摘要。BART：双向自回归模型，适用于复杂长文本摘要。
1.9K10编辑于 2025-03-27 - 来自专栏网络安全
威胁狩猎精准配置指南
(SysmonConfigurationinDetail)Sysmon的强大之处在于其灵活的XML配置文件。 C:\Windows\system32\svchost.exe-kappmodel-p-scamsvc</CommandLine></ProcessCreate></RuleGroup>EventID3： 获取配置文件:下载一个社区维护的优秀配置文件，例如SwiftOnSecurity的sysmon-config。 Bash展开代码语言：TXTAI代码解释#假设Sysmon.exe和配置文件位于同一目录下Sysmon.exe-accepteula-iswift.xml3.日志分析与最佳实践(LogAnalysisandBestPractices >PowerShell查询:PowerShell展开代码语言：TXTAI代码解释Get-WinEvent-Path<Path_to_Log>-FilterXPath'*/System/EventID=3and
26410编辑于 2026-01-08 - 来自专栏coderidea
SCQA模型：精准沟通的利器
这就是SCQA模型发挥作用的地方。这一模型，最初由麦肯锡咨询顾问芭芭拉·明托在其著作《金字塔原理》中提出，被广泛认为是一种高效的“结构化表达”工具。 本文将深入探讨SCQA模型的含义、运用方法，并通过具体案例展示其效用。 SCQA模型的四个组成部分 SCQA模型由四个部分构成：情境（Situation）、复杂性（Complication）、问题（Question）和答案（Answer）。 理解这四个组成部分，是有效运用该模型的关键。 情境（Situation） 这是模型的起始点，描述了当前的背景或现状。在这一阶段，目的是为听众或读者提供一个基本的信息框架，帮助他们理解接下来的内容。 这个问题是整个模型的核心，指导后续的讨论方向。 答案（Answer） 最后一部分提供对前面提出问题的解答。这里的答案应当清晰、有逻辑，能够解决或缓解前面提出的问题或挑战。 如何有效运用SCQA模型？
1.3K10编辑于 2023-12-13 - 来自专栏啄木鸟软件测试
精准测试及其工具（连载3）
2.2在Eclipse工具插装编译及打包JAVA项目 1，将星云提供的lanyuan_v_3.sql导入到数据库中（右键新建lanyuan_v_3），如图29所示。 ? 图29新建lanyuan_v_3数据库 然后右键运行SQL文件，将星云提供的数据库导进去即可，如图30所示。 ? 图30导入lanyuan_v_3.sql到数据库 2，将lanyuan-notebook-3.1v-master项目导入Eclipse中 （1）修改pom文件 修改项目的pom.xml文件来引入星云jar 配置完成将打包好的war包放在TomCat的WEBapps目录下。 2.3 在TomCat中配置agent服务 1、添加数据传输配置文件 数据传输配置文件是保证运行的数据可以回传到星云服务器的。 配置方法是将星云提供的config.cfg放在C盘根目录下，修改IP为服务端所在的IP。 2、配置星云回传服务 将星云提供的两个关于解密库的依赖库配置在环境变量中，如图33所示。 ?
88410发布于 2019-12-12 英伟达加速Mistral 3开源模型：全栈优化驱动高效精准AI
英伟达加速的Mistral 3开源模型：在任何规模下实现高效与精准新一代Mistral 3开源模型系列为开发者和企业提供了行业领先的精准度、效率和定制能力。 Mistral 3 模型规格Mistral Large 3 在某机构 GB200 NVL72 平台上实现顶级性能英伟达加速的Mistral Large 3模型，通过利用针对大型先进MoE模型定制的一套全面优化技术栈 英伟达 Dynamo分布式推理框架：Mistral Large 3依赖此低延迟分布式推理框架，实现推理过程中预填充与解码阶段的分离，从而提升长上下文工作负载（如图1中8K/1K配置）的性能。 英伟达构建平台提供的多种GPU选型，开发者可据此部署Mistral Large 3和Ministral 3Ministral 3 模型：速度、多功能性与精准度小型、密集的高性能Ministral 3系列模型专为边缘部署设计 生产级部署：英伟达 NIM 微服务Mistral Large 3 和 Ministral-14B-指令版现已通过某机构API目录及预览版API开放使用，开发者无需复杂配置即可快速上手。
23910编辑于 2026-02-13- 来自专栏软件测试那些事
精准测试的成熟度模型
本来想写一篇类似《一文说透精准测试》之类的爽文的，奈何能力有限，还是先写一篇短文吧。 本文就只涉及一个点，精准测试能用来干嘛，解决了什么问题。 笔者通过整理腾讯、酷家乐 、网易、有赞、信也等互联网行业的精准测试实践分享，以及与星云等解决方案厂家的介绍，尝试给精准测试的成熟度模型做一个提炼， 首先，从定义上讲，精准测试是一种与代码变动量化分析相结合的变更影响分析方法和策略 对于软件测试来说，每次发布变动的地方，如代码、配置项、依赖等等，就是最有可能产生缺陷的地方。对于这些地方，尤其是代码的优先和充分的覆盖，就是一件非常自然而然的事情了。 L3: 与call-graph、tracing结合，实现应用内/跨应用的变更影响分析 在微服务应用内部，某个service方法a可能被其它的service如b,d,d所调用。 于是，这就进入了精准测试L3的阶段。
83230编辑于 2022-09-23 - 来自专栏接地气学堂
预测模型，怎么做才够精准
有可能建模的时候，不是一个模型包打天下，而是用二阶段建模。比如预测一个客群消费情况，可以分别用二分类模型预测会不会消费，再用连续型模型预测消费金额，这样会消费用户数*预测消费金额，就能得出总消费。 很多公司隔着天猫、抖音、亚马逊，拿不到一手数据，只能用后台导出的一点点数据瞎倒腾…… 3、就是没数据。大部分公司不是头腾阿这种垄断公司，只拿了非常片面的数据。 场景3：“新品是全新款，没有数据，咋预测？”——做新品预售/粉丝凭码购买呀。饥饿营销就是干这个的。 场景4：“大促期间备货量如何预测？拿捏不准用户有多少需求？” ——10元定金，定金膨胀3倍抵用券，就是干这个的呀。 几乎所有互联网营销模式，从小米到天猫到拼多多，其实都是在对抗因数据不足带来的备货难题。所以别光盯着人家的模型，人家的运营也学学。 预测目标与其设定为：“100%精准”，不如设定为：“是否暴增/暴跌超过业务消化能力”。 预测100%精准基本无解，但是发现哪里可能暴涨/暴跌是很容易的。
55561发布于 2021-08-19 - 来自专栏博文视点Broadview
这是我见过最【精准】的预测模型
有可能建模的时候，不是一个模型包打天下，而是用二阶段建模。比如预测一个客群消费情况，可以分别用二分类模型预测会不会消费，再用连续型模型预测消费金额，这样会消费用户数*预测消费金额，就能得出总消费。 比如预测销量是1000万 业务做到900万，会说：预测得一点都不准，搞得货积压了 业务做到1100万，会说：预测得一点都不准，还是我厉害 总之，只要你不是100%精准，他都有理由赖到你头上。 ——10元定金，定金膨胀3倍抵用券，就是干这个的呀。 几乎所有互联网营销模式，从小米到天猫到拼多多，其实都是在对抗因数据不足带来的备货难题。所以别光盯着人家的模型，人家的运营也学学。 预测目标与其设定为：“100%精准”，不如设定为：“是否暴增/暴跌超过业务消化能力”。 预测100%精准基本无解，但是发现哪里可能暴涨/暴跌是很容易的。 3、层层深入。本书分了初级、中级、高级方法，从基础的指标体系搭建，数据解读，到中级的销售、运营、产品分析体系搭建，到一些高级复杂难题都有涉及。
66250编辑于 2023-04-04 - 来自专栏openclaw系列
OpenClaw怎么换大模型？3步免费切换各种大模型配置教程
一句话总结：OpenClaw 本身不内置任何大模型，而是通过灵活的配置机制对接各类模型服务。更换模型只需三步：选择目标模型获取 API Key、在配置文件中添加模型提供商、重启网关生效。 本文将基于截至 2026 年 3 月的官方文档和社区实践，从核心原理、云端模型配置、本地私有化部署、高级配置技巧、常见问题五个维度，手把手教你为 OpenClaw 更换最合适的“大脑”。 1B-3B2-4GBCPU/低端显卡Qwen2.5 1.5B、Phi-3 Mini7B-9B6-8GBRTX 3060/4060Qwen2.5 7B、DeepSeek 7B27B-35B16-24GBRTX Q3：本地模型响应太慢怎么办？ 注：本文基于 OpenClaw 官方文档及 2026 年 3 月各云厂商公开信息整理。
14K43编辑于 2026-03-28 - 来自专栏Web行业观察
开源篇--精准定位 模型重心坐标
Part1前言 模型重心坐标就是在模型正中心那个点的坐标。本文介绍一种方法，可以通过代码的方式自动获取模型重心坐标。本方式适用于常用的所有模型。 模型重心如下图所示： Part3代码获取模型重心 这里我们通过assimp库来获取模型的重心。关于assimp，参考我们上一篇文章。 三维模型格式转换神器-assimp 这里我们以fbx模型为例，来说明获取重心的步骤。 分为以下几个步骤： 1、加载模型获取aiScene 2、遍历aiScene下RootNode下的所有节点 3、获取aiMesh来计算模型的重心 1加载模型 加载模型示例代码如下： auto inFile 这里与3dmax进行比较结论如下： 1、当3dmax导出的fbx为Z轴向上时 3dmax坐标如下： box01：中心点坐标（0,-0.5,1） box02：中心点坐标（0,1.5,1） box03：中心点坐标
2.1K20编辑于 2022-11-25 - 来自专栏量子位
4岁男孩3年求医17位专家无果，大模型精准揪出病因
“怪病”缠身3年求医无果，最终竟然被ChatGPT成功诊断！ 这是发生在一名4岁男孩身上的真实经历。 某次运动后，他身体开始剧痛。 还有网友cue了下谷歌专门训练的辅助医疗诊断大模型Med-PaLM，想知道它的诊断结果如何： 对于大模型而言，这几乎是个完美的测试任务。 所以，这具体是怎么一回事？ 究竟是什么样的“怪病”？ 他将狗子从第一次发病开始的症状、治疗过程以及每次的血液检测报告都告诉了GPT-4： 20号当天高烧41.5摄氏度，医生根据验血结果诊断为犬巴贝斯虫病（附血液检测结果），接下来的3天接受抗生素治疗，24日当天接受抗生素治疗 那么，如果打算用大模型“问问诊”，哪个大模型最好用？ years_for_chronic/ [3]https://news.harvard.edu/gazette/story/2023/08/need-cancer-treatment-advice-forget-chatgpt
36720编辑于 2023-09-19 新工具RefChecker助力精准检测大语言模型幻觉
新工具与数据集助力检测大语言模型中的幻觉尽管大型语言模型能力非凡，但其存在一个致命弱点：倾向于产生“幻觉”，即听起来合理但事实不准确的断言。 这能够实现对大语言模型输出更细粒度的评估，从而更加精确和更具信息量。该基准数据集涵盖三种不同的场景：零上下文：大语言模型在没有任何参考文本的情况下生成文本来回答问题。 噪声上下文：为模型提供一组检索到的文档，其中可能包含也可能不包含准确信息（即检索增强生成场景）。精确上下文：为模型提供一个准确的文档。数据集为每种场景包含 100 个示例。 Kincaid角色出现于The Partridge Family3. 主张分类RefChecker 并非简单地声明整个回复是否存在幻觉，而是检查大语言模型生成文本中嵌入的主张。 RefChecker 流程RefChecker 由两个可配置模块组成：主张三元组提取器 E 和幻觉检查器 C。您还可以配置结果的汇总方式，以在三元组级别的检测和回复级别的幻觉报告之间进行转换。
18510编辑于 2026-02-01- 来自专栏大内老A
配置：配置模型总体设计
在《读取配置数据》（[上篇]，[下篇]）上面一节中，我们通过实例的方式演示了几种典型的配置读取方式，接下来我们从设计的维度来重写认识配置模型。 总的来说，配置模型由这四个核心对象组成，但是要彻底了解这四个核心对象之间的关系，我们先得来聊聊配置的几种数据结构。 配置模型的最终目的在于提取原始的配置数据并将其转换成一个IConfiguration对象。话句话说，配置模型的使命就在于按照下图所示的方式将配置数据从原始的结构转换成树形层次结构。 ? ReferenceEquals(section1, section3)); Debug.Assert(null ! 本篇文章从设计和实现原理的角度对配置模型进行了详细的介绍。
60340发布于 2019-12-16 - 来自专栏新智元
Science：迄今最精准人脸数字模型，任意 2D 照片转换逼真３维人脸
实验证明，该系统比当前常用的最好模型表现优异许多，可以将任意角度拍摄的 2D 快照生成逼真的 3D 人脸。Science 对此作了报道，标题中提到“计算机科学家构建了迄今最精准的人脸数字模型”。 结合三种算法，全自动精准人脸 3D 建模 现在，伦敦帝国理工学院（ICL）的计算机科学家 James Booth 和同事开发了一种新的方法，可以自动构建 3DMM，并使其能够融入更广泛的人脸，比如不同种族的特征 论文：大规模 3D 变形模型 摘要 我们提出了一个大规模的人脸模型（LSFM），这是一个3维形变模型（3DMM），从9663个独特的脸部标志中自动地搭建。 研究者利用所提出的模型，从3D形状单独执行年龄分类，并重建低维模型空间中的噪声样本外数据。此外，他们还对构建的3DMM模型进行系统分析，展示其质量和描述能力。 Int J Comput Vis (2017). doi:10.1007/s11263-017-1009-7 训练 AI 系统，将 2D 人脸快照精准转换为 3D 模型 Booth 团队现在已经将把新的模型投入使用
6.4K100发布于 2018-03-28 - 来自专栏NLP/KG
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline3：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型
“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline3：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型 1.气象海洋预测-模型建立之TCNN+RNN 本次任务我们将学习来自 在Task3中我们学习了CNN+LSTM模型，但是LSTM层的参数量较大，这就带来以下问题：一是参数量大的模型在数据量小的情况下容易过拟合；二是为了尽量避免过拟合，在有限的数据集下我们无法构建更深的模型 = TCNNBlock(64, 64, 3, 1, 1, 1) self.tcnn2 = TCNNBlock(64, 128, 3, 1, 2, 1) self.tcnn3 举例来说，假设第一个卷积层的卷积核大小是3×3，那么这一层的每个节点就只能感知这3×3的空间范围内的输入信息，此时再增加一个3×3的卷积层，那么每个节点所能感知的就是3×3个第一层的节点内的信息，在第一层步长为 3) model = SAConvLSTM(input_dim, hidden_dim, d_attn, kernel_size) print(model) 2.3.3模型训练 # 采用RMSE作为损失函数
1.1K81编辑于 2023-06-06 - 来自专栏机器之心
精准高效估计多人3D姿态，美图&北航分布感知式单阶段模型入选CVPR 2022
该论文突破性地提出分布感知式单阶段模型，用于解决极具挑战性的多人 3D 人体姿态估计问题。 该模型以全卷积的方式来实现，可以进行端到端的训练和测试。通过这样一种方式，该算法可以有效且精准地解决多人 3D 人体姿态估计问题，在取得和两阶段方法接近的精度的同时，也大大提升了速度。 这使得传统的应用于 2D 场景的单阶段模型无法直接向 3D 场景进行扩展，因此学习并获取 3D 关键点的数据分布是进行高精度多人 3D 人体姿态估计的关键所在。 此外，为了缓解关键点分布估计的难度，DAS 模型采用了一种迭代更新策略以逐步逼近真实分布目标，通过这样一种方式，DAS 模型可以高效且精准地从单目 RGB 图片中一次性获取多个人的 3D 人体姿态估计结果 单阶段多人 3D 姿态估计模型 在实现上，DAS 模型基于回归预测框架来构建，对于给定图片，DAS 模型通过一次前向预测输出图片中所包含人物的 3D 人体姿态。
67030编辑于 2022-03-22 - 来自专栏技术杂记
Mycat 配置3
Tip: 数据冗余和表分组是解决跨分片数据join的好思路，也是数据切分规划的重要规则 ---- 分片节点(dataNode) 每个表分片所在的数据库就是分片节点 ---- 节点主机(dataHost) 分片节点所在的服务器就是节点主机 Tip: 尽量将读写压力高的分片节点均衡放在不同的节点主机上，以避免单节点主机并发数限制 ---- 分片规则(rule) 分片规则就是切分数据的规则
29810编辑于 2021-12-03 - 来自专栏技术杂记
NFS 配置3
localhost program vers proto port service 100000 4 tcp 111 portmapper 100000 3 portmapper 100000 2 tcp 111 portmapper 100000 4 udp 111 portmapper 100000 3 udp 60207 mountd 100005 3 tcp 48980 mountd 100003 2 tcp 2049 nfs 100003 3 tcp 2049 nfs 100003 4 tcp 2049 nfs 100227 2 tcp 2049 nfs_acl 100227 3 tcp 2049 nfs_acl 100003 2 udp 2049 nfs 100003 3 udp 2049 nfs 100003
1.1K10编辑于 2022-07-09 - 来自专栏python3
3、配置中心
1、 当一个系统中的配置文件发生改变的时候，经常的做法是重新启动该服务，才能使得新的配置文件生效，spring cloud config可以实现微服务中的所有系统的配置文件的统一管理，而且还可以实现当配置文件发生变化的时候 ，系统会自动更新获取新的配置。 将配置文件放入git或者svn等服务中，通过一个Config Server服务来获取git或者svn中的配置数据，其他服务需要配置数据时在通过Config Client从Config Server获取。 3、 新建maven项目sc-config-server，对应pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi= "http://www.w<em>3</em>.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
67920发布于 2020-01-07 腾讯智能体开发平台3.0：以模块化能力与精准模型配置驱动企业智能应用落地
部署ADP3.0技术矩阵 腾讯智能体开发平台3.0（ADP3.0）通过功能模块化升级与模型精准配置提供解决方案： 工作流升级：新增Multi-Agent模式、Plan-and-Execute协同方式 大模型节点优化：区分思考模型（标准/multi-Agent模式，如youtu-intent-pro 8K）、生成模型（知识库模型含问答生成/知识库Schema、标准模式配置）、RAG模型（Reranker 输出：结构化回答含乘坐资格（经理/总监经济舱、主管/员工未允许）、舱位等级（统一经济舱）、报销流程（申请单审批→票据真实→15日内报销）、注意事项（虚报罚款3倍）（来源：原文“问答场景_行政服务助手案例 专家与实践背书：平台由腾讯优图团队主导（含专家顾涵身，来源：“顾涵身”署名图片），经企业创新在线学堂场景验证，支持意图达成优先级配置（问答>文档>工作流>大模型回复）（来源：原文“意图达成优先级：1问答回复 、2文档回复、3工作流回复、4大模型回复”）。
4600编辑于 2026-04-26
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