大模型微調的技術演進 在大型語言模型(LLM)時代，全參數微調(Full Fine-tuning)面臨三大挑戰(zhàn)： 計算資源消耗：微調百億參數模型需昂貴GPU集群存儲開銷：每個下游任務需保存完整模型副本災難性遺忘：微調可能損害模型原有…

Deep Thinking RAG是一種將RAG與Agent技術融合的新型架構，突破了傳統RAG的局限性。它通過四個智能模塊（規(guī)劃代理、檢索監(jiān)督者、多階段檢索漏斗、策略代理）實現從線性鏈到循環(huán)圖的躍遷，支持多跳推理、動態(tài)知識邊界和自適應檢索策略…

目錄 1、代碼簡介 2、代碼運行結果展示 3、代碼獲取 1、代碼簡介 基于(SVM-RFE-BP)支持向量機遞歸特征消除特征選擇算法結合BP神經網絡多變量回歸預測(多輸入單輸出) 采用SVM-RFE支持向量機遞歸特征消除特征選擇對原始特征進行特征選擇！隨后在結合BP進行回歸預…

若依工作流模型管理模塊 - 需求分析設計文檔接口文檔 一、需求分析 1. 核心業(yè)務背景 該模塊是若依（RuoYi-Vue-Plus）框架集成Activiti工作流引擎的核心模塊，聚焦流程模型全生命周期管理，解決從模型創(chuàng)建、編輯、部署到導出、轉換…

目錄 1、代碼簡介 2、代碼運行結果展示 3、代碼獲取 1、代碼簡介 [獨家原創(chuàng)]CPO-VMD-KPCA-CPO-LSTM單變量時序預測 (單輸入單輸出) 基于冠豪豬算法優(yōu)化變分模態(tài)分解-核主成分分析-冠豪豬算法-長短期記憶網絡單變量時序預測 matlab代碼 由于之前的圖像分析太少，…

文章詳解了AI大模型產品經理這一黃金崗位的培養(yǎng)路徑，提供6個月速成路線圖，分4大階段掌握核心能力。數據顯示該崗位平均月薪38K，大模型方向溢價45%，2025年缺口達72萬。文章包含12個實戰(zhàn)項目、30學習資源，同時提供避坑指…

AI應用架構實戰(zhàn)：上下文工程的數據預處理——讓模型“聽懂”你的每一句話 關鍵詞 上下文工程 | 數據預處理 | AI應用架構 | 對話系統 | 向量數據庫 | 上下文窗口 | 語義分割 摘要 在AI應用（如對話系統、知識庫問答、個性化推薦）中&#xf…

目錄 1、代碼簡介 2、代碼運行結果展示 3、代碼獲取 1、代碼簡介 [原創(chuàng)]基于變分模態(tài)分解結合樣本熵結合長短期記憶神經網絡Transformer(VMD-SE-LSTMTransformer)多變量時序預測 Matlab代碼 采用VMD-SE對輸出列進行分解，通過樣本熵將個分量劃分為高頻分量和低頻…