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听起来好像简单,但要是真的用一句话解释清楚 —— 很难。因为算子不是某个函数,也不是某段 Python 代码,它更像是深度学习世界里“最小执行单元”的一种抽象。
该项目算是非常经典的金融业务用户画像的基础分析了,主要根据用户信用卡使用行为数据进行分析,根据收集到的不同字段信息,对每个用户划分类别。这里需要说明一下的是,聚...
2025年对我来说是充满挑战和收获的一年。这一年里,我聚焦于大模型应用落地与推理优化,从工程实践中总结经验。从提升大模型推理性能、调优OpenAI API参数,...
大规模Transformer模型的注意力机制在长序列情况下面临严重的计算和内存瓶颈:传统自注意力需执行级别的矩阵运算,并存储同规模的中间结果,频繁读写高带宽内存...
我是Fanstuck,致力于将复杂的技术知识以易懂的方式传递给读者,热衷于分享最新的行业动向和技术趋势。如果你对大模型的创新应用、AI技术发展以及实际落地实践感...
当大模型上下文长度突破 128K 甚至更高时,稀疏注意力(Sparse Attention)架构成为平衡性能与效果的关键。而这一切的基石,恰恰是底层算子的效率突...
在 AI 加速器 NPU 芯片生态中,CANN(Compute Architecture for Neural Networks)可以看作是连接“高层 AI...
在如今的大模型部署世界里,大家讨论得最多的往往是模型本身:参数规模、上下文长度、推理速度、吞吐表现……但只要真正踩过一次从“模型参数”到“实际落地推理服务”的坑...
如果不是亲自测一遍,我真的不会相信:一个国产编程模型,居然能做到“看着设计稿直接写代码”。但这次参与 Doubao-Seed-Code 的定向评测,让我第一次意...
在没有好用的AI之前参加过数学建模竞赛的人,应该都经历过那种凌晨三点的绝望时刻;电脑散热像风扇,代码不停报错,论文还只有目录;队友一边说“我们还有时间”,可模型...
在技术人的世界里,“写代码”是起点,但“重构代码”才是成长的开始。 写一个能跑起来的项目并不难,尤其在开源社区里,快速验证想法、实现功能是最常见的节奏。但当...
我是 Fanstuck,一路以来,我持续输出了多个系列文章,从《Prompt工程零基础入门到精通》到《大模型微调全流程指南》,再到《DeepSeek+MCP 智...
如果你一直在跟着Fanstuck博主的脚步探索AI大模型的相关内容,从最初的大模型Prompt工程解析,DeepSeek全面解析,到实际的私有化大模型开发部署,...
收集近 11 年的赛题并非简单的 “题目存档”,而是为了从历史规律、能力匹配、实战准备三个维度为参赛者或研究者提供价值。
在这个信息瞬息万变的时代,“上线要快”几乎成了网站部署的第一条铁律。无论是产品发布页、活动宣传站,还是个人博客,能否在最短时间内完成上线,往往决定了你能否抓住稍...
在生成式人工智能飞速发展的今天,“眼见为实”这句话的有效性正面临前所未有的挑战。以往,图像篡改往往通过传统的图像处理工具(如 Photoshop)进行,需要较高...
大模型的强大,并不是凭空而来的。简单来说,一个大模型的表现取决于三个关键因素,算力:通俗地讲就是计算机能“算多快”,决定了模型训练的速度和规模。算法:也就是模型...
系列文章的上一篇我们已经进行了UIE抽取,非结构化知识抽取整理,转化。但是目前仅在于通过分词提取实体、属性、关系,还没有通过大模型来进一步高效率高精准度来提取这...