一、模型架構(gòu) Qwen3 Embedding、reranker模型架構(gòu) Qwen3嵌入和重排序模型基于Qwen3基礎(chǔ)模型的dense backbone，提供三種參數(shù)規(guī)模：0.6B、4B和8B。這些模型通過初始化Qwen3基礎(chǔ)模型來利用其在文本建模和指令遵循方面的能力。每個(gè)模型配置的層數(shù)、隱藏層大小…

第一章：Open-AutoGLM低功耗運(yùn)行優(yōu)化在邊緣計(jì)算和移動(dòng)設(shè)備日益普及的背景下，大語言模型的低功耗高效運(yùn)行成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。Open-AutoGLM 作為一款輕量化自動(dòng)回歸語言模型，其設(shè)計(jì)目標(biāo)之一便是在保持生成質(zhì)量的同時(shí)最大限度降低能耗。通過模型結(jié)構(gòu)精…

文章全面介紹了大模型Prompt的概念、分類、要素、工作原理及提示工程技巧。Prompt是引導(dǎo)AI生成響應(yīng)的初始文本輸入，可分為硬提示與軟提示、在線與離線提示等類型。有效的Prompt應(yīng)包含任務(wù)、上下文、示例、角色、格式和語氣六個(gè)要素。文章解析了Prompt的工作機(jī)制&…

第一章：Open-AutoGLM作業(yè)提醒完成 在使用 Open-AutoGLM 框架進(jìn)行自動(dòng)化任務(wù)調(diào)度時(shí)，作業(yè)提醒功能是確保流程可追蹤、可管理的重要組成部分。通過配置提醒機(jī)制，用戶能夠在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)收到通知，及時(shí)掌握任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)。 配置提醒通道 Op…

在工業(yè)防護(hù)、交通內(nèi)飾、電器絕緣等領(lǐng)域，阻燃無紡布作為核心安全材料，市場(chǎng)需求隨安全生產(chǎn)政策升級(jí)持續(xù)攀升。2024年數(shù)據(jù)顯示，國(guó)內(nèi)阻燃無紡布市場(chǎng)規(guī)模突破60億元，年增速達(dá)28%，但32%的采購(gòu)?fù)对V集中在阻燃性能不穩(wěn)定耐…

第一章：時(shí)間緊迫！Open-AutoGLM考前24小時(shí)心態(tài)調(diào)整與策略部署在距離 Open-AutoGLM 考試僅剩24小時(shí)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，保持冷靜并制定高效復(fù)習(xí)策略至關(guān)重要。此時(shí)不宜再深入學(xué)習(xí)新知識(shí)，而應(yīng)聚焦于核心模塊的回顧、常見陷阱的規(guī)避以及心理狀…

第一章：Open-AutoGLM體溫?cái)?shù)據(jù)記錄概述Open-AutoGLM 是一個(gè)面向智能健康監(jiān)測(cè)的開源框架，專注于自動(dòng)化體溫?cái)?shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)與分析。該系統(tǒng)結(jié)合了邊緣計(jì)算設(shè)備與大語言模型推理能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)體體溫變化趨勢(shì)的動(dòng)態(tài)建模，適用于家庭健康監(jiān)…

摘要：本研究使用的數(shù)據(jù)集由猿創(chuàng)作者團(tuán)隊(duì)自主構(gòu)建，涵蓋數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注與整理的完整流程，具備明確的自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)屬性。數(shù)據(jù)內(nèi)容圍繞智能養(yǎng)老和居家安全監(jiān)護(hù)應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)，包含老年人常見日常行為及摔倒、滑倒等高風(fēng)險(xiǎn)異常行為。所有…