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一文讲懂大模型推理技术细节
本文介绍了大模型推理在自然语言处理（NLP）领域的原理与应用。大模型推理利用如GPT、BERT等预训练模型，通过深度学习中的Transformer结构和自注意力机制，实现文本分类、情感分析等多种任务。文章提供了使用Hugging Face的Transformers库进行文本分类的示例代码，并展望了大模型推理技术未来的发展潜力。
深入探索AI文生语音技术的奥秘：从文本输入到逼真语音输出的全链条语音合成过程解析
【9月更文挑战第2天】深入探索AI文生语音技术的奥秘：从文本输入到逼真语音输出的全链条语音合成过程解析
用于图像和用于自然语言的神经网络区别
主要区别总结
数据结构：图像数据是二维像素矩阵，具有空间结构；文本数据是一维序列，具有时间结构。
网络架构：图像处理常用CNN，注重局部特征提取；自然语言处理常用RNN/LSTM/Transformer，注重序列和全局依赖。
操作单元：图像处理中的卷积核在空间上操作；自然语言处理中的注意力机制在序列上操作。
深入浅出 AI 智能体（AI Agent）｜技术干货
随着人工智能技术的发展，智能体（AI Agents）逐渐成为人与大模型交互的主要方式。智能体能执行任务、解决问题，并提供个性化服务。其关键组成部分包括规划、记忆和工具使用，使交互更加高效、自然。智能体的应用涵盖专业领域问答、资讯整理、角色扮演等场景，极大地提升了用户体验与工作效率。借助智能体开发平台，用户可以轻松打造定制化AI应用，推动AI技术在各领域的广泛应用与深度融合。
阿里云百炼|析言GBI产品入门指导
析言基础入门的操作体验，带领大家一起探索阿里云百炼|析言GBI的奥秘。
Hugging Face 的应用
Hugging Face 是一家专注于开发机器学习应用工具的公司，以其用于自然语言处理的 Transformers 库而闻名，同时提供了一个平台让用户分享机器学习模型和数据集。Transformers 库支持多种任务，如文本分类、生成、总结等，并兼容 PyTorch、TensorFlow 等框架。Hugging Face 还推出了 Text Generation Inference 工具包，用于高效部署大规模语言模型。在国内，百度千帆和魔搭社区等平台也在提供类似的服务和支持。
【Prompt Engineering 提示词工程指南】文本概括、信息提取、问答、文本分类、对话、代码生成、推理
本文介绍了使用提示词与大语言模型（LLM）交互的基础知识。通过调整参数如温度（Temperature）、最高概率词元（Top_p）、最大长度（Max Length）及停止序列（Stop Sequences），可以优化模型输出。温度参数影响结果的随机性；Top_p 控制结果的多样性；最大长度限制输出长度；停止序列确保输出符合预期结构。此外，频率惩罚（Frequency Penalty）和存在惩罚（Presence Penalty）可减少重复词汇，提升输出质量。提示词需包含明确指令、上下文信息、输入数据及输出指示，以引导模型生成理想的文本。设计提示词时应注重具体性、避免歧义，并关注模型的具体行为
分布式表示（Distributed Representation）
分布式表示（Distributed Representation）
自然语言处理与文本分析
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类自然语言。文本分析是自然语言处理的一个重要部分，旨在从文本数据中提取有用信息，如关键词、主题、情感等。
深度学习之自动化产品设计
基于深度学习的自动化产品设计利用人工智能技术来优化和加速产品的设计流程。通过深度学习模型对数据进行分析和学习，这种方法能够自动生成、改进和优化产品设计，减少人力资源的投入，提高设计效率和产品质量。
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