万万没想到，我用文心一言开发了一个儿童小玩具 千帆社区
想法由来 文心大模型覆盖了很多AI应用场景，有NLP大模型、CV大模型、跨模态大模型等等。今年3月，百度发布了大模型服务平台文心千帆，纳入管理包括文心大模型在内的国内外主流大模型，对于除文心大模型之外的第三方大模型，千帆平台不只是简单的接入，还提供中文增强、性能增强、上下文增强等能力。比如，原来要用英文对话效果才好的 Llama2 等国外大模型，现在用中文也一样好。
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人脸实名认证 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
API） 满足（H5方案） 录制语音/数字视频活体检测 满足（配合视频活体检测、随机校验码API） 满足（H5方案） 录制动作视频活体检测 满足（配合视频活体检测、随机校验码API） 满足（H5方案） 实时静默活体检测 满足（仅APP） 满足（APP/H5方案） 实时动作活体检测 满足（仅APP） 满足（APP/H5方案） 实时炫瞳活体检测 - 满足（APP/H5方案） 场景化活体模型 - 满足 大数据风险判断
试卷分析与识别 - 文字识别OCR
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运维类问题 - 云数据库RDS | 百度智能云文档
升配和降配支持情况： 变配类型 预付费 后付费 内存 磁盘 实例状态 升配 随时 随时 支持 支持 运行中 降配 到期后支持 随时 支持 不支持 运行中 执行时间：与实例数据量相关，数据量平均传输速度为100G/半小时。 对服务影响：和升级过程写情况有关，会出现短暂停写，建议流量低峰期进行。 如何扩展实例？ 创建只读实例、扩展读。 创建代理实例，实现读写分离、负载均衡和连接池。
ERNIE系统记忆机制实践教程 - ModelBuilder
ERNIE系统记忆机制实践教程 大模型系统记忆能力介绍 当我们使用大模型能力去重构或赋能已有的产品时，或者使用大模型能力进行产品创新时，期望大模型具备支撑个性化产品形态、满足终端用户个性化需求的能力，而记忆机制就是在使用大模型满足 个性化 需求的完整的一套解决方案。记忆机制可以解决包括但不限于以下几类痛点问题： 刚刚聊完的东西，新建了一个会话后，模型就不记得、不知道了...
诊断、调优 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
例如在Map/Reduce任务数均衡性的检查中，BMR会权衡每个Map和Reduce任务所处理的数据量、任务处理时间，根据百度积累多年来的经验值给出合适的Map和Reduce的任务数量建议。 查看counter信息。在作业结束后可查看不同counter的信息，根据这些信息，您可以更方便地了解到作业执行时的情况，以及针对这些信息对程序做出相应的改进。
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