卷不过AI就驯服它！AI训练师速成攻略
这是一篇关于AI训练师职业的全面指南。文章从“驯服AI”的理念出发，将AI训练师比作“幼儿园老师”，详细描述了该职业的工作内容、入行技能要求、成长路径及工作日常。新手可以从基础的数据标注做起，逐步学习Python、数学知识和工具使用，通过三年计划实现职业进阶。文中还分享了摸鱼技巧、崩溃与高光时刻，以及避坑建议和未来转型方向。无论是在电商公司给商品打标签，还是训练医疗AI辅助诊断，这个职业都充满挑战与机遇。最后鼓励大家主动拥抱变化，把AI变成自己的左膀右臂，而非竞争对手。
ONNX 优化技巧：加速模型推理
【8月更文第27天】ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个开放格式，用于表示机器学习模型，使模型能够在多种框架之间进行转换。ONNX Runtime (ORT) 是一个高效的推理引擎，旨在加速模型的部署。本文将介绍如何使用 ONNX Runtime 和相关工具来优化模型的推理速度和资源消耗。
大语言模型工作原理和工作流程
大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）是一类具有大量参数的深度学习模型，它们在自然语言处理（NLP）领域中，通过处理大量的文本数据来学习语言模式、语法和语义，从而理解和生成人类语言。
DeepSeek 背后的技术：GRPO，基于群组采样的高效大语言模型强化学习训练方法详解
强化学习（RL）是提升大型语言模型（LLM）推理能力的重要手段，尤其在复杂推理任务中表现突出。DeepSeek团队通过群组相对策略优化（GRPO）方法，在DeepSeek-Math和DeepSeek-R1模型中取得了突破性成果，显著增强了数学推理和问题解决能力。GRPO无需价值网络，采用群组采样和相对优势估计，有效解决了传统RL应用于语言模型时的挑战，提升了训练效率和稳定性。实际应用中，DeepSeek-Math和DeepSeek-R1分别在数学推理和复杂推理任务中展现了卓越性能。未来研究将聚焦于改进优势估计、自适应超参数调整及理论分析，进一步拓展语言模型的能力边界。
