深度学习之声音事件检测
基于深度学习的声音事件检测（Sound Event Detection, SED）是指从音频数据中检测并识别出特定的声音事件（如玻璃破碎、狗叫声、警报声等）。这种技术被广泛应用于智能家居、城市监控、医疗监护等领域，随着深度学习的进步，其性能和准确性得到了显著提升。
🔍 Prompt、RAG、Fine-tuning三者各自的优势是什么？
【10月更文挑战第15天】在人工智能模型的开发中，Prompt、RAG（检索增强生成）和Fine-tuning是三种常见的优化技术。Prompt通过少量示例引导模型生成特定输出，简单灵活；RAG结合检索和生成，适合需要大量外部知识的场景，提高答案准确性和可解释性；Fine-tuning通过特定任务或数据集训练模型，提升特定场景下的表现，适用于有大量数据和计算资源的场景。开发者需根据具体需求选择最合适的优化策略。
如何从0部署一个大模型RAG应用
本文介绍了如何从零开始部署一套RAG应用，并将其集成到移动端，如钉钉群聊中。应用场景包括客服系统、智能助手、教育辅导和医疗咨询等。通过阿里云PAI和AppFlow，您可以轻松部署大模型RAG应用，并实现智能化的问答服务。具体步骤包括准备向量检索库、训练私有模型、部署RAG对话应用、创建钉钉应用及配置机器人等。
KAN结合Transformer，真有团队搞出了解决扩展缺陷的KAT
【10月更文挑战第15天】Transformer模型在深度学习中广泛应用，但其扩展性存在局限。为此，研究人员提出了Kolmogorov-Arnold Transformer（KAT）模型，通过引入理性基函数、Group KAN和方差保持初始化等创新设计，显著提升了模型的性能和扩展性。实验结果显示，KAT在图像识别、目标检测和语义分割任务中均表现出色，但在计算成本和训练资源方面仍有改进空间。
AI大模型助力客户对话分析
该AI大模型解决方案利用NLP和机器学习技术分析客户对话，提升服务质量和用户体验。方案实践原理清晰，涵盖数据处理、模型训练等步骤，适合技术背景不同的用户。阿里云提供详尽的部署引导和文档，降低学习成本。Python脚本实用，但需注意环境配置。方案能满足基本对话分析需求，特定场景下需定制化开发。