企业内训｜提示词工程师高阶技术内训-某运营商研发团队
TsingtaoAI 近期为某运营商技术团队提供了为期两天的提示词工程师高级技术培训。课程涵盖深度学习前沿理论、大模型技术架构设计与优化，以及提示词工程在电信行业的应用。通过技术探讨、案例分析和实战操作，学员将掌握最新的 LLM 技术和提示词工程技巧，提升在复杂业务环境中设计、优化和部署大模型解决方案的能力。课程强调技术深度与业务场景结合，适合具有一定深度学习基础的专业人员。
PAIRDISTILL: 用于密集检索的成对相关性蒸馏方法
在大数据时代，有效的信息检索技术对于从海量数据中提取相关信息至关重要。国立台湾大学的研究者提出了一种名为PAIRDISTILL的新方法，通过成对相关性蒸馏，利用成对重排序器提供的细粒度训练信号，显著提升了密集检索模型的性能。该方法不仅在MS MARCO等基准测试中表现出色，还在领域外和零样本场景中展现出强大的泛化能力，为密集检索领域提供了新的研究方向。
闭源与开源嵌入模型比较以及提升语义搜索效果的技术探讨
本文探讨了自然语言处理中嵌入技术的应用，重点在于语义搜索及聚类方法。通过对比不同规模的开源与闭源模型，文章展示了如何利用聚类技术过滤无关结果，提高搜索精度。实验结果显示，较小模型如mxbai在某些任务上表现优异，提示我们在追求高性能的同时不应忽视计算效率与成本效益。最后，文章还介绍了重新排序技术，进一步优化检索结果的相关性。
Python数据分析6
Keras是一个用Python编写的深度学习框架，支持TensorFlow等多种后端，以其高度模块化、用户友好性和易扩展性著称。它不仅适用于搭建普通神经网络，还能够构建自编码器、循环神经网络、卷积神经网络等多种模型，并且可以无缝切换CPU和GPU。相比Theano，Keras极大简化了神经网络模型的搭建过程，使普通用户也能轻松创建复杂的深度学习模型，仅需几十行代码即可完成。需要注意的是，Keras的预测函数采用`model.predict()`输出概率，`model.predict_classes()`输出分类结果。
CUDA编程一天入门
本文介绍了CUDA编程的基础知识，包括环境准备、编程模型、内核设置、示例代码simpleTexture3D，以及相关参考链接。
从“纸面算力”到“好用算力”，超聚变打通AI+“最后一公里”
2024年，《政府工作报告》首提“AI+”行动，推动人工智能成为新质生产力引擎。市场层面，AI+正深刻变革金融、医疗、制造等行业，但AI算力瓶颈依然存在。在2024年中国算力大会上，超聚变等企业探讨了算力的绿色化和效能提升。超聚变推出的FusionPoD for AI全液冷服务器，显著降低能耗并提升算力效能，其FusionOne AI解决方案也加速了AI在各行业的落地。这些创新将重塑算力格局，推动智能革命。
深度学习在图像识别中的应用与挑战
随着人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为了图像识别领域的核心技术之一。本文将探讨深度学习在图像识别中的应用及其面临的主要挑战。通过分析当前流行的深度学习模型和算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，我们可以更好地理解这一领域的现状和未来发展趋势。同时，本文也将讨论深度学习在图像识别中所面临的一些关键问题，如数据不平衡、模型过拟合、计算资源需求等，并提出可能的解决方案。