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分类： 人工智能
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hhh百度地铁广告太搞笑了；24家国内大模型公司面经；LLM法律应用实践；AI+教育产品图谱与工作流 | ShowMeAI日报
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Fireboom on Sealos：半小时搞定一个月的接口工作
后端日常开发作业中有 88% 的接口都是 CURD，占用了超过 6 成开发时刻。这些作业枯燥乏味，且价值低下，不仅荒废了时刻，还无法取得任何成就感。而 Fireboom 可在 2 分钟内，完结传统模式下 2 天才能完结的接口，让后端开发者不再搬砖。
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深度学习｜不只是让电脑变”聪明”的魔法 还是”烧脑”的好玩游戏！
深度学习与神经网络
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使用 Sealos 构建低成本、高效能的私有云
这个时候议论私有云似乎有点反直觉？大部分人认知不是上云是大趋势嘛？我也比较认可上云，不过私有云也是云，今天给咱们带来一个新的选择 —— 用云，只需一个 Sealos 就够了。
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深度学习算法中的门控循环单元（Gated Recurrent Units）
深度学习算法中的门控循环单元（Gated Recurrent Units）：原理、使用与未来展望
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解密Prompt系列16.LLM对齐经验之数据越少越好？LTD & LIMA & ALPAGASUS
LLM Agent中间插个队，总结下指令微调、对齐数据相关的计划，现已凑够7篇论文能够呼唤神龙啦！论文都是以优化指令样本为中心，Data-Centric的观点比较共同：指令微调也便是对齐阶段的数据质量>>数量，少数+多样+高质量的对齐数据，就能让你快速具有作用杠杠的模型。留意以上三者是充沛必要关系，不是说数据越少越好，是三者的有机统一。
