千帆大模型一体机_文心一言软硬一体解决方案 | 多芯适配・安全可控・开箱即用
客户案例 国网山东电力 与全业务数据中心复用训练平台、感知层和认知层AI能力，为电力服务应用提供全面支撑。自动展现新事件与热点分析，减少信息筛选成本，显著提升素材搜索效率，减少文档编写负担。 江苏银行 飞桨一体机助力江苏银行进行证照识别能力的建设，探索国产化AI服务器在金融生产环境的落地应用，江苏银行也成为了国内首个使用国产化AI服务器进行实际业务应用的金融机构。
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Spec 模式：从代码驱动到规范驱动 - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档
问题：Agent考虑不周，未有效处理分支和边界条件 解决了“做偏”问题：实现了功能，但实现方式不符合用户预期 优势1：风险前置 Spec 在开始执行前会生成 Doc，其中明确列出各种细节： 需要拦截的路径 服务边界 演示环境下哪些模块不能触碰 可能的风险点 精准的范围列表 用户可编辑、可删改的范围说明
千帆大模型平台的初体验——SFT、RLHF训练 千帆社区
同时，RLHF算法还引入了一种称为 层次反馈 的机制，即在每个子任务完成后，将任务的反馈信息传递给上一层任务，以便它可以更好地指导下一层任务的行动。这种层次反馈机制可以有效地加速学习过程，提高算法的效率和性能。 与传统的强化学习算法相比，RLHF算法具有以下优点： 可以快速适应复杂任务和高维状态空间。 可以通过层次反馈机制有效地利用任务之间的相关性，加速学习过程。
千帆大模型平台的初体验——SFT、RLHF训练 千帆社区
同时，RLHF算法还引入了一种称为 层次反馈 的机制，即在每个子任务完成后，将任务的反馈信息传递给上一层任务，以便它可以更好地指导下一层任务的行动。这种层次反馈机制可以有效地加速学习过程，提高算法的效率和性能。 与传统的强化学习算法相比，RLHF算法具有以下优点： 可以快速适应复杂任务和高维状态空间。 可以通过层次反馈机制有效地利用任务之间的相关性，加速学习过程。
百度千帆Agent技术深度解析：从开发准备到企业级落地的全链路实践解析 千帆社区
通过多模态数据统一存储与GPU/CPU混合调度机制，可实现数据处理效率提升600%、计算成本降低30%；向量、全文、分析场景三合一的多模态检索引擎，能够将检索存储成本降低80%，同时支持音频解析检索，实现多源数据的跨格式知识统一，为Agent开发提供高质量数据支撑。
Prompt Tuning训练过程 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 8 Prompt Tuning训练过程 大模型开发 / 技术交流 Prompt P-tuning 2023.10.24 4502 看过 前言 Pretrain + Fine-tuning（Model Tuning）： 对于不同的任务，都重新 fine-tune 一个新的模型，且不能共用。
茶叶销售线上转型实践：从千帆 Agent 构建到秒哒应用发布 - 秒哒公有云MIAODA | 百度智能云文档
在向线上转型的过程中，逐渐暴露出两类核心挑战： 销售咨询能力不足 ：茶叶品类丰富、知识体系复杂，销售人员高度依赖个人经验，服务专业度与稳定性难以保证。
百度智能云的技术架构 - 白皮书 | 百度智能云文档
覆盖面包括：系统层（机器硬件故障预测和自动摘除，自动报修等）、网络层（网络流量、延迟和全网连通性等）、服务层（关注服务运行状态，性能和资源使用情况）、核心功能层（业务主线流程全链路监控）、物理机服务、虚拟机内服务、虚拟机状态等。自动故障定位系统可实时捕捉主干数据流的服务异常，并自动定位问题原因，并可部分实现故障自动处理。
自增主键 - 向量数据库
在莫愁内核层，会将全表唯一的分片ID，打到自增值（8字节或64位bits）的高24位bits，剩下低40位bits留给分片主副本做内部从1开始单调递增分配。在这种划分方式下，能够保证每个分片可以分配1万亿次，对于绝大部分业务而言，这应该足够了。若业务需要感知某个分片内部的自增序列值，可以将自增值的高24位掩码掉来获得。
