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人工智能

A2A 協議 與 MCP 協議的關系是怎樣的
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什么提示壓縮?為什么在 RAG 中需要提示壓縮
46 閱讀
在 RAG 中,你如何選擇 Embedding Model 嵌入模型,需要考慮哪些因素
49 閱讀
在 RAG 應用中為了優化檢索精度,其中的數據清洗和預處理怎么做
37 閱讀
什么自查詢?為什么在 RAG 中需要自查詢
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在 RAG 中,索引流程中的文檔解析你們怎么做的
34 閱讀
A2A 協議的工作流程是怎樣的
57 閱讀
如何進行 RAG 調優后的效果評估?請給出真實應用場景中采用的效果評估標準與方法
54 閱讀
什么是 RAG?RAG 的主要流程是什么
53 閱讀
什么混合檢索?在基于大模型的應用開發中,混合檢索主要解決什么問題
49 閱讀
什么查詢擴展?為什么在 RAG 應用中需要查詢擴展
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什么是 RAG 中的分塊?為什么需要分塊
56 閱讀
RAG 的完整流程是怎么樣的
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A2A 協議有哪五大設計原則
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AUC 到底在統計上代表什么?你怎么計算它,在線上業務里你如何解釋“這次 AUC 提升”的含義。.docx
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Transformer 里因果注意力的 Q K V 各從哪來?Mask 具體怎么實現。
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為什么你在項目里會選 ResNet?從梯度傳播、表示能力、參數 算力、遷移性幾個維度講講你的工程化理由。
158 閱讀
挑一次你覺得最有價值的“特征 損失”前向推導,完整講講從想法到落地的過程和收益。
120 閱讀
你怎么看“多頭注意力 + 強化學習”的組合?它的價值在哪,工程上會碰到什么難點。
116 閱讀
YOLOv8 的結構你怎么拆解?訓練與部署各自踩過哪些坑,你是怎么解決的。
117 閱讀
Scaled DotProduct Attention 為啥要除以 √dk?如果不除會出什么數值或訓練問題。
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當負樣本比例劇變時,AUC 可能怎么走?你會如何保證指標的穩定和可比
157 閱讀
Paraformer 有什么優勢、適用邊界是什么?跟傳統 CTC/Transducer 比,差別和取舍點在哪。
151 閱讀
為什么要做 Label Smoothing.docx為什么要做 Label Smoothing?它怎么做,什么邊界條件才適合,過度用會有什么坑。
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