LangFlow 內置模板庫盤點：有哪些可以直接復用的場景？ 在大語言模型（LLM）技術席卷各行各業(yè)的今天，越來越多團隊希望快速構建智能問答、自動化數(shù)據(jù)處理或自主決策代理等 AI 應用。然而，即便有了像 LangChain …

文章目錄MOELoRA 的核心組件MOE 在多任務學習中的作用LoRA 在參數(shù)高效微調中的貢獻MOELoRA 的協(xié)同工作機制https://arxiv.org/pdf/2310.18339 When MOE Meets LLMs: Parameter Efficient Fine-tuning for Multi-task Medical Applications MOELoRA 的核心組件 MOELoRA 的核心思…

第一章：Open-AutoGLM 文本輸入重復修復在使用 Open-AutoGLM 模型進行自然語言生成時，用戶常遇到文本輸出中出現(xiàn)重復語句的問題。這種現(xiàn)象通常源于解碼策略不當或模型在自回歸生成過程中陷入局部循環(huán)。為有效修復該問題，需從輸入預處理、解碼參…

第一章：Open-AutoGLM字符輸入缺失問題概述在使用 Open-AutoGLM 模型進行自然語言處理任務時，部分用戶反饋存在字符輸入缺失現(xiàn)象，即模型未能完整接收或解析輸入文本中的某些字符。該問題主要出現(xiàn)在多語言混合輸入、特殊符號（如 Uni…

第一章：Open-AutoGLM 觸控無響應排查方法當使用 Open-AutoGLM 框架運行觸控交互應用時，若設備屏幕無響應或觸控事件未被正確識別，需系統(tǒng)性地排查軟硬件鏈路中的關鍵節(jié)點。以下為常見問題定位與解決方案。檢查觸控驅動狀態(tài) 首先確認操作系統(tǒng)是…

文章目錄GraphRAG 概述核心原理技術優(yōu)勢應用場景實現(xiàn)示例挑戰(zhàn)與改進方向GraphRAG 概述 GraphRAG 是一種基于圖結構的檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，通過構建知識圖譜來提升大語言模型（LLM）在…

第一章：Open-AutoGLM 輸入法切換異常處理在使用 Open-AutoGLM 框架進行多語言輸入處理時，部分用戶反饋在特定操作系統(tǒng)環(huán)境下出現(xiàn)輸入法自動切換失效或誤觸發(fā)的問題。該問題主要表現(xiàn)為：中文輸入法無法正常激活、英文模式下意外彈出候選框&…

隨著城市更新節(jié)奏加快與居民生活品質提升，專業(yè)化、精細化的家電搬運服務需求在深圳這座超一線城市持續(xù)攀升。家電搬運已超越簡單的體力勞動范疇，演變?yōu)橐豁椚诤衔锪鞴芾?、物品防護、空間規(guī)劃及風險控制的系統(tǒng)性工程?！?