YACS2025年11月甲組T1. 最小公倍數(shù) 我們稱(chēng)一個(gè)正整數(shù)是合法的，當(dāng)且僅當(dāng)不存在一個(gè)非空子序列的 \(\text{lcm}\) 是這個(gè)數(shù)。題目要求的就是最小的合法的數(shù)。 對(duì)于兩個(gè)集合 \(S,T\)，我們有 \(\text{lcm}(S \cup T) = \…

第一章：Open-AutoGLM端側(cè)推理性能優(yōu)化概覽在邊緣計(jì)算與終端智能快速發(fā)展的背景下，Open-AutoGLM作為一款面向端側(cè)部署的大語(yǔ)言模型推理框架，其性能優(yōu)化成為實(shí)際落地的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。端側(cè)設(shè)備受限于算力、內(nèi)存與功耗，如何在保障生成質(zhì)量…

眾所周知，網(wǎng)絡(luò)安全與我們息息相關(guān)，無(wú)論是企業(yè)還是個(gè)人都應(yīng)該重視網(wǎng)絡(luò)安全。 而網(wǎng)絡(luò)安全作為一個(gè)新興行業(yè)，人才需求量遠(yuǎn)大于供給，因此在薪資福利上具有很大的優(yōu)勢(shì)，但對(duì)于初學(xué)者而言，很多人依然擔(dān)心前景問(wèn)題&…

簡(jiǎn)介 文章系統(tǒng)介紹大模型提示詞工程基礎(chǔ)知識(shí)，包括大語(yǔ)言模型、提示詞、提示詞模板、提示詞工程、模型微調(diào)和RAG等核心概念。詳細(xì)解析各技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)、適用場(chǎng)景及組合使用方法，強(qiáng)調(diào)提示詞工程并非萬(wàn)能，需根據(jù)任務(wù)特點(diǎn)合理選擇技術(shù)方案&#x…

第一章：距離Open-AutoGLM開(kāi)考還有12小時(shí)：心態(tài)與環(huán)境準(zhǔn)備 在面對(duì)Open-AutoGLM考試前的最后12小時(shí)，保持穩(wěn)定的心態(tài)和高效的技術(shù)環(huán)境至關(guān)重要。這一階段的重點(diǎn)不再是學(xué)習(xí)新知識(shí)，而是確保系統(tǒng)就緒、心理平穩(wěn)，并為即將到來(lái)的…

第一章：Open-AutoGLM模型輕量化裁剪概述在大規(guī)模語(yǔ)言模型應(yīng)用日益普及的背景下，Open-AutoGLM作為一款高效自回歸語(yǔ)言模型，其部署成本與推理延遲成為實(shí)際落地的關(guān)鍵瓶頸。模型輕量化裁剪技術(shù)旨在保留核心語(yǔ)義表達(dá)能力的同時(shí)，顯著降…

隨著微服務(wù)架構(gòu)的普及，Service Mesh技術(shù)如Istio和Linkerd已成為現(xiàn)代應(yīng)用開(kāi)發(fā)的核心組件，通過(guò)提供服務(wù)發(fā)現(xiàn)、負(fù)載均衡、安全策略和可觀測(cè)性等功能，顯著提升了系統(tǒng)的可靠性與靈活性。然而，對(duì)于軟件測(cè)試從業(yè)者而言，Servic…

第一章：工業(yè)級(jí)模型壓縮的背景與意義隨著深度學(xué)習(xí)模型在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，模型規(guī)模呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。大型模型雖然具備強(qiáng)大的表達(dá)能力，但在邊緣設(shè)備、移動(dòng)終端等資源受限場(chǎng)景中部署面臨內(nèi)存占用高、推理延遲大、能耗高等…