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转载：【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
本文概述了AI的历史、现状及发展趋势，探讨了AI在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用，以及在金融、医疗、教育、互联网等行业中的实践案例。随着技术进步，AI模型正从单一走向多样化，从小规模到大规模分布式训练，企业级AI系统设计面临更多挑战，同时也带来了新的研究与工程实践机遇。文中强调了AI基础设施的重要性，并鼓励读者深入了解AI系统的设计原则与研究方法，共同推动AI技术的发展。
如何构建媲美通义千问在线接口的qwen-max智能体
qwen-max智能体是一个高效、多功能的系统，擅长处理查询、文本生成、翻译、图像处理等任务。通过自然语言理解、任务识别、决策引擎和工具选择，它能自动选择最佳方案，满足用户多样化需求，提供智能化服务。系统旨在快速响应、精准执行，并持续优化，支持多任务类型，适应不断变化的需求。
Director：构建视频智能体的 AI 框架，用自然语言执行搜索、编辑、合成和生成等复杂视频任务
Director 是一个构建视频智能体的 AI 框架，用户可以通过自然语言命令执行复杂的视频任务，如搜索、编辑、合成和生成视频内容。该框架基于 VideoDB 的“视频即数据”基础设施，集成了多个预构建的视频代理和 AI API，支持高度定制化，适用于开发者和创作者。
EXAONE 3.5：LG 推出的开源 AI 模型，采用 RAG 和多步推理能力降低模型的幻觉问题
EXAONE 3.5 是 LG AI 研究院推出的开源 AI 模型，擅长长文本处理，能够有效降低模型幻觉问题。该模型提供 24 亿、78 亿和 320 亿参数的三个版本，支持多步推理和检索增强生成技术，适用于多种应用场景。
DeepSeek-V2.5-1210 在线开放使用！支持联网搜索，在各大领域的表现得到全面提升
DeepSeek-V2.5-1210 是 DeepSeek V2.5 系列的最终版微调模型，支持联网搜索功能，具备在数学、编程、写作和角色扮演等领域的能力提升。本文将详细介绍该模型的功能、技术原理及应用场景。
RAG分块策略：主流方法（递归、jina-seg）+前沿推荐（Meta-chunking、Late chunking、SLM-SFT）
RAG分块策略：主流方法（递归、jina-seg）+前沿推荐（Meta-chunking、Late chunking、SLM-SFT）
Amurex：开源AI会议助手，提供实时建议、智能摘要、快速回顾关键信息
Amurex是一款开源的AI会议助手，提供实时建议、智能摘要、快速回顾关键信息等功能，帮助用户提升会议效率。本文将详细介绍Amurex的功能、技术原理以及如何运行和使用该工具。
O1-CODER：北交大推出的O1代码版开源项目，专注于编码任务
O1-CODER是由北京交通大学研究团队推出的开源项目，专注于编码任务。该项目结合强化学习和蒙特卡洛树搜索技术，提升模型的System-2思维能力，旨在生成更高效、逻辑性更强的代码。
盘点2024年最先进的智能客服机器人TOP10 #SaaS产品#
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基于Huffman树的层次化Softmax：面向大规模神经网络的高效概率计算方法
层次化Softmax算法通过引入Huffman树结构，将传统Softmax的计算复杂度从线性降至对数级别，显著提升了大规模词汇表的训练效率。该算法不仅优化了计算效率，还在处理大规模离散分布问题上提供了新的思路。文章详细介绍了Huffman树的构建、节点编码、概率计算及基于Gensim的实现方法，并讨论了工程实现中的优化策略与应用实践。
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