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2022-06-13 09:42
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面向大规模语言模型的ROLL高效强化学习框架
用ROLL框架给大语言模型“跑步加餐”：阿里开源的高效强化学习方案 大语言模型（LLM）的训练和优化，一向是又烧钱又烧时间的技术活。尤其是在“让模型学会怎么做人”（也就是偏好对齐、复杂推理、自主交互）这件事上，强化学习（RL）是核心工具。但问题在于，针对LLM的RL框架，往往不是太慢，就是太难用。
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多模态知识图谱赋能AI营养师，食品大模型问答升级
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躺平两年后终于看懂AI圈的智能游戏
人工智能领域风云变幻，过去两年选择静观其变，反而让我更透彻地看清了这场智能演进的全貌。其实，AI并没有那么神秘——关键在于理解它的发展历程。 先分享几个核心观点： AI的发展历经三个阶段，从最初的简单模仿逐步进化到深度理解，一路突破升级； 大模型公司之间的竞争表面上比拼技术实力，暗地里则是战略定力的
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Qwen3-Embedding 向量空间内卷：真香还是跟风
阿里Qwen3-Embedding横空出世，中文向量模型的新选择，免费又好用！ 核心内容： 1 Embedding技术的前世今生与核心价值 2 Qwen3-Embedding的独特优势与性能特点 3 主流向量模型横向对比与实操指南 在大模型“千模一面”的当下，连“词向量”也开始内卷了。 还记得
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机器视觉检测相比人工检测的核心优势解析
随着工业4 0与智能制造的深度融合，机器视觉技术在自动化生产中的重要性日益凸显。许多刚接触该领域的朋友或许会好奇：机器视觉究竟如何运作？它为何能成为提升流程效率与产品质量的关键工具？这篇入门指南将系统梳理机器视觉的基础知识，帮助您快速建立认知框架。机器视觉是一门学科技术简单来说，机器视觉是一门“教会
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飞书AI分级体系上线，众多产品被打回原形
飞书在2025年7月的发布会上，正式提出了一个颇具分量的全新概念——AI应用成熟度模型。这确实是一个值得关注的重要动向。过去一年，人工智能几乎渗透到各个角落，从智能助理到AI会议纪要，几乎每一家To B软件企业都在快速叠加AI能力，争抢“AI+办公”的未来市场。对于企业而言，似乎不接入AI，就像还在
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生成式AI全面引领技术革命迈入智能新时代
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掌握大模型Prompt的核心技巧，系统提示词与用户提示词的区别与写法全解析。核心内容：1 系统提示词的定义、作用及写作规范2 用户提示词的功能、应用场景及优化技巧3 两种提示词的对比分析与实际应用案例在大模型的实际使用中——无论是ChatGPT、Qwen、通义千问还是文心一言——系统提示词（S