文章介紹LoRA技術(shù)通過低秩分解模擬參數(shù)變化，凍結(jié)預訓練模型參數(shù)只訓練少量新增矩陣，實現(xiàn)高效微調(diào)。詳細解釋了LoRA的概念、特點、優(yōu)缺點，以及訓練過程中的參數(shù)選擇（如rank、alpha）和技巧。LoRA具有節(jié)省存儲、不增加推理…

強烈安利8個AI論文網(wǎng)站，繼續(xù)教育學生搞定論文必備！ AI 工具讓論文寫作不再難 在當今這個信息爆炸的時代，繼續(xù)教育學生面臨著越來越高的學術(shù)要求。無論是撰寫畢業(yè)論文還是完成研究項目，都需要大量的時間和精力。而隨著 AI 技術(shù)的不…

新大模型面試經(jīng)驗匯總?cè)讓W習資源，小白到大神的進階之路 文章匯總了多家科技公司的大模型(LLM)相關(guān)面試經(jīng)驗，包括字節(jié)跳動、網(wǎng)易伏羲、好未來等公司的面試問題和回答。同時提供了一套系統(tǒng)的大模型學習路線圖，從基礎(chǔ)概念理解到API應用開發(fā)&a…

本文提出MMDNet模型，通過時空異質(zhì)性元參數(shù)學習和多模式統(tǒng)一圖生成兩個核心模塊，解決多模式交通需求預測中的異質(zhì)性和交互建模問題。實驗表明，該模型在三個城市數(shù)據(jù)集上提升預測性能6.65%，并展現(xiàn)出強大的跨城市泛化能力&#xff0c…

本文面向想轉(zhuǎn)行AI的軟件工程師，從工程視角講解Transformer與注意力機制的核心原理。通過代碼搜索比喻解釋Self-Attention的Q/K/V機制，詳述Multi-Head Attention、位置編碼及編碼器層結(jié)構(gòu)，并提供可運行的極簡版PyTorch實現(xiàn)。文章對比了BERT與G…

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本文系統(tǒng)梳理了AI大模型開發(fā)技術(shù)的面試要點，涵蓋增量預訓練、知識蒸餾、推理加速等多個維度，并提供七階段學習路線圖及視頻教程、電子書、面試題等資源，幫助程序員系統(tǒng)掌握大模型技術(shù)，提升面試競爭力。AI 大模型技術(shù)經(jīng)過2025年的狂…

隨著大模型與智能體興起，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施面臨體系性變革，高質(zhì)量數(shù)據(jù)價值凸顯。未來AI將從"生成內(nèi)容"轉(zhuǎn)向"解決復雜問題"，數(shù)據(jù)需具備實時性、一致性和可解釋性。產(chǎn)業(yè)應構(gòu)建"用戶反饋-場景數(shù)據(jù)-模型迭代"閉環(huán)&a…