Qwen模型角色扮演最佳实践
角色扮演大模型通过模拟特定角色的行为、语言风格和情感表达，实现高度拟人化和定制化的互动体验。与传统通用模型相比，角色扮演模型在语言风格、性格特征和情绪反应上更加细腻，提供更真实的交互体验。本文介绍了如何通过system prompt、few-shot学习和微调等技术实现大模型的拟人化，包括使用阿里云百炼平台进行角色扮演测试，以及如何通过合成数据和Lora微调提高模型的表演效果。最终，展示了如何通过优化数据质量和训练策略，显著提升角色扮演模型的表现。
未来已来：区块链技术在物联网与虚拟现实中的应用
随着科技的不断进步，新兴技术如区块链、物联网（IoT）和虚拟现实（VR）正在逐渐改变我们的生活和工作方式。本文将探讨这些技术的发展趋势和应用场景，以及它们如何相互融合，为我们带来更便捷、安全和沉浸式的体验。
探索未来：区块链、物联网与虚拟现实的革新之路
随着科技的飞速发展，新兴技术如区块链、物联网（IoT）和虚拟现实（VR）正在重塑我们的世界。本文将深入探讨这些技术的发展趋势和应用场景，揭示它们如何相互交织，共同构建一个更加互联、高效和沉浸式的未来。我们将通过实际代码示例，展示这些技术如何在现实生活中得到应用，并讨论它们面临的挑战及解决方案。让我们一起踏上这场技术革命的旅程，探索它们的无限可能。
【AI系统】推理流程全景
本文概述了神经网络模型在云侧和边缘侧部署的特点与挑战。云侧部署凭借强大的计算能力和集中的数据管理，适合高吞吐量应用，但面临高成本、网络延迟等问题；边缘侧部署则通过模型优化和硬件加速降低延迟和能耗，适用于资源受限的环境，但存在算力限制、数据分散等挑战。两种方式各有优劣，需根据实际需求选择。
【AI系统】推理系统介绍
推理系统是一种专门用于部署和执行神经网络模型预测任务的AI系统，类似于Web服务或移动端应用，但专注于AI模型的部署与运行。它支持将模型部署到云端或边缘端，处理用户请求。本文介绍了训练与推理的基本流程、两者差异、推理系统的优化目标及挑战，并对比了推理系统与推理引擎的流程结构，强调了设计推理系统时需考虑的优化目标，如灵活性、延迟、吞吐量、高效率、扩展性和可靠性。同时，文章还讨论了推理系统与推理引擎的区别，帮助读者深入了解推理引擎的核心技术。
TDengine vs InfluxDB：谁的“流式计算”功能是真的？
随着物联网、车联网、工业物联网等领域的快速发展，时序数据的处理需求也在不断增加。为了满足这一需求，时序数据库应运而生，为高频数据写入和实时分析提供了强有力的支持。在这一领域，TDengine 和 InfluxDB 是两大领先的解决方案。尽管两者都具有强大的时序数据处理能力，但在流式计算方面，二者存在显著差异。