让你的AI“看”懂世界 基于千帆AppBuilder的多模态RAG实战:突破文本局限,实现图文深度解析与关联推理,解决传统RAG痛点 08/28 15:15 - 15:35 平台产品 百度智能云千帆ModelBuilder实战:基于强化学习高效微调大模型 基于千帆ModelBuilder RFT工具链,通过强化学习高效微调大模型,大幅提升模型特定场景效果 08/28 15:40 - 16:00 平台产品
其智能提示与代码补全功能,和这两大系列模型深度融合,能精准捕捉你的意图,快速生成优质代码,还能实时调试优化,助力开发效率飙升。 如果想要get更多大模型技巧,推荐学习 工信部教考中心x百度推出的《 生成式人工智能应用工程师认证 》 百度推出的《 百度AI大模型工程师 》、《 零基础速通 DeepSeek:AI 变革破局思考与实践 》
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对于初学者和非专业开发者而言,这样的方法不仅提供了学习的机会,还大大加快了从构想到实现的过程。对于经验丰富的开发者,这些样板间则可以作为快速原型开发的起点,加速迭代和创新。 中天钢铁通过利用 AppBuilder 提供的智能体(Agent)应用框架,实现了一系列先进的 AI 应用,这些应用能够感知任务指令,进行工具级的任务分解,以及基于多任务的自动执行。
分辨率:建议1080p 5. 尺寸: 竖屏9:16 6. 帧率: 25FPS 7. 大小:700M以内 8. 高码率(具体数值不做限制)
配置数据增强策略 深度学习模型的成功很大程度上要归功于大量的标注数据集。通常来说,通过增加数据的数量和多样性往往能提升模型的效果。当在实践中无法收集到数目庞大的高质量数据时,可以通过配置数据增强策略,对数据本身进行一定程度的扰动从而产生 新 数据。模型会通过学习大量的 新 数据,提高泛化能力。 你可以在「默认配置」、「手动配置」2种方式中进行选择,完成数据增强策略的配置。
PaddleX模型部署 PaddleX模型部署 简介 模型训练 模型导出 模型部署 PaddleX模型支持列表 简介 PaddleX是飞桨全流程开发工具,集飞桨核心框架、模型库、工具及组件等深度学习开发所需全部能力于一身,打通深度学习开发全流程,并提供简明易懂的Python API,方便用户根据实际生产需求进行直接调用或二次开发,为开发者提供飞桨全流程开发的最佳实践。