研究大模型门槛太高？不妨看看小模型SLM，知识点都在这
大型语言模型（LLM）在文本生成、问答等领域表现出色，但也面临资源受限环境应用难、领域知识不足及隐私问题等挑战。为此，小型语言模型（SLM）逐渐受到关注，其具备低延迟、成本效益高、易于定制等优点，适合资源受限环境和领域知识获取。SLM可通过预训练、微调和知识蒸馏等技术增强性能，在自然语言处理、计算机视觉等领域有广泛应用潜力。然而，SLM也存在复杂任务表现有限等问题，未来研究将进一步提升其性能与可靠性。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2411.03350
接入DeepSeek的云盒子AI知识库，欢迎内测！
云盒子AI智能知识库以其开放性和灵活性著称，目前正内测接入DeepSeek-R1。此次升级延续了云盒子的开放理念，为企业提供灵活选择，支持按需定制和自由适配。DeepSeek的加入拓展了知识库的能力边界，满足不同行业需求，提升了文档利用与知识获取的智能化水平。云盒子通过专利数据采集技术、深度解析、权限隔离和持续学习能力，确保高效、安全的知识管理。适用于单文档问答、企业内部知识管理、客户服务支持、教育与培训及医疗单位等多种场景，为用户带来全新体验。
《DeepSeek情感分析技术：突破与创新，精准判断情感倾向》
在数字化时代，文本数据激增，情感分析成为关键需求。DeepSeek作为AI领域的佼佼者，基于Transformer架构实现深度语义理解，通过多模态融合技术全面感知情感，结合领域自适应与迁移学习跨越不同场景，采用对抗训练提升鲁棒性，并融合情感词典与知识图谱增强理解。这些创新使DeepSeek能精准判断情感倾向，为企业和研究提供有力支持。
《揭开DeepSeek神秘面纱：复杂逻辑推理背后的技术机制》
DeepSeek是一款基于Transformer架构的大语言模型，以其在复杂逻辑推理任务上的卓越表现成为行业焦点。它通过自注意力机制高效捕捉长距离依赖关系，结合强化学习优化推理策略，利用思维链技术拆解复杂问题，并经过多阶段训练与精调提升推理能力。此外，DeepSeek融合知识图谱和外部知识，拓宽推理边界，使其在处理专业领域问题时更加准确和全面。这些先进技术使DeepSeek能够像人类一样思考和推理，为解决复杂问题提供强大支持。
Python入门：4.Python中的运算符
Python是一间强大而且便捷的编程语言，支持多种类型的运算符。在Python中，运算符被分为算术运算符、赋值运算符、复合赋值运算符、比较运算符和逻辑运算符等。本文将从基础到进阶进行分析，并通过一个综合案例展示其实际应用。
《当NLP邂逅GIS：跨界融合的无限可能》
自然语言处理（NLP）与地理信息系统（GIS）的融合正开启全新应用大门，带来智能地理信息检索、地理知识图谱构建、灾害预警优化及智能导航等创新。通过NLP理解复杂语义并转化为GIS指令，降低了用户门槛，提升了效率。然而，数据异构性、语义理解复杂性、计算资源瓶颈及复合型人才短缺等问题仍待解决。尽管面临挑战，未来NLP与GIS的深度融合将为各行业带来更多变革与发展机遇。
[oeasy]python065python报错怎么办_try_试着来_except_发现异常
本文介绍了Python中处理异常的基本方法，重点讲解了`try`和`except`的用法。通过一个计算苹果重量的小程序示例，展示了如何捕获用户输入错误并进行处理。主要内容包括：
1. **回顾上次内容**：简要回顾了Shell环境、Python3游乐场和Vim编辑器的使用。
2. **编写程序**：编写了一个简单的程序来计算苹果的总重量，但发现由于输入类型问题导致结果错误。
3. **调试与修正**：通过调试发现输入函数返回的是字符串类型，需要将其转换为整数类型才能正确计算。