發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：上海
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高廣輝，你不要白白死去
一 我是在一個(gè)寒冷冬日的午后，得知他的死訊的。作為同在程序員圈子討生活的同行，我向來(lái)是不憚以最壞的惡意，來(lái)推測(cè)這個(gè)時(shí)代對(duì)勞動(dòng)者的惡意。然而我還不...
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上班路上
每天清早，跨上小電驢，我就成了城市血管里一粒流動(dòng)的紅細(xì)胞。 上班的路，總是在修。圍擋立起來(lái)，除塵水霧噴起來(lái)。轟隆轟隆響幾天，再拆開(kāi)眼見(jiàn)著就寬出一...
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自動(dòng)駕駛的未來(lái)暢想五一假期，在一次說(shuō)走就走的旅行和難得的休息后，我在高鐵上發(fā)呆，暢想起未來(lái)交通的無(wú)限可能，與大家分享一下。 移動(dòng)的“家”：汽車(chē)變成多功能舒適小盒子...
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大模型中的 RAG 技術(shù)零、源起 以初期的GPT-3.5為例，如果用戶(hù)提問(wèn)"今天是幾號(hào)？"，模型可能會(huì)回答"今天是2021年10月"，這實(shí)際上是其訓(xùn)練數(shù)據(jù)截止的日期。這...
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大模型的工作原理：分布式訓(xùn)練入門(mén)我有個(gè)同事的簽名是"大模型是真的大"，大模型（如GPT、LLaMA）之所以被稱(chēng)為“大”，不僅因?yàn)樗鼈兊膮?shù)量高達(dá)數(shù)十億甚至上萬(wàn)億，更因?yàn)樗鼈冃枰?..
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大模型如何理解自然語(yǔ)言：分詞器的入門(mén)指南
在自然語(yǔ)言處理（NLP）的領(lǐng)域中，"大模型"如同一位精通語(yǔ)言的大師，能夠理解并生成各種文本。這些模型并非生來(lái)就具備這種能力，而是依賴(lài)于大量的訓(xùn)練...
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Mermaid-程序員畫(huà)圖匯報(bào)利器引言 在技術(shù)文檔和博客中，圖表是傳達(dá)復(fù)雜信息的有力工具。然而，傳統(tǒng)的圖表創(chuàng)建方法往往耗時(shí)且需要特定的設(shè)計(jì)技能。Mermaid 作為一款創(chuàng)新的基于...
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一碗云吞面上一次吃這么好吃的云吞面，還是在香港的旺角。那時(shí)還在讀書(shū)，沒(méi)什么錢(qián)，在一個(gè)破破小小的街邊小店，看白發(fā)蒼蒼的老爺子穿著西褲襯衫給把面端上來(lái)。點(diǎn)之前...
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并行計(jì)算如何加速計(jì)算前綴和(cumsum)前綴和(Prefix Sum) 前綴和是一種常用的算法技巧，它可以快速地求出一個(gè)數(shù)組的某個(gè)區(qū)間的和。前綴和的思想是，對(duì)于一個(gè)數(shù)組a，我們可以預(yù)先...