AI大模型学习笔记之二：什么是 AI 大模型的训练和推理？ 千帆社区
我们通过类比人类的学习过程来理解这两个概念，可以更加自然而生动地理解AI大模型的运作原理。 想象一下，当一个人类宝宝刚刚降临人间，还没开始学会说话，但是已经开始了对周围生活环境的观察和学习，在这个早期的学习阶段，婴儿周围会有很多人类语言输入，包括听到医生、护士、母亲和家人的对话、感知周围的环境，甚至是听音乐和观看视频。
总算有人把智能体记忆说清楚了 千帆社区
为了更好地理解智能体记忆的工作原理，我们首先需要区分“存储”和“记忆”的概念。 存储 ：通常指数据的保存与管理。程序通过文件系统、数据库或内存等手段来存储数据。存储是被动的，数据仅在被明确调用时才会被取用。 记忆 ：记忆不仅是对数据的保存，它还包含了对过去事件、知识、经验的主动回忆与调用。记忆是有目的性的，通过上下文或条件触发，能够帮助智能体在适当的场景下自动检索相关信息。
大模型知识蒸馏概述 千帆社区
百度智能云千帆社区 2023.11.09 38398 17 8 【应用开发实践课】基于千帆大模型平台使用Prompt应用开发教程 百度智能云千帆社区 2023.12.29 16091 11 0 十万个为什么呢 关注 已关注 相关文章 快速上手SFT（一）：识别应用场景 2023 年百度智能云千帆大模型 Node.Js 本地测试 / 微信机器人详细教程（更新中） 全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理
基于千帆AppBuilder助力中学生古诗词速记新方式 千帆社区
1、智能辅助记忆 通过体验我个人觉得千帆AppBuilder利用生成式技术，结合记忆科学原理，提供了智能辅助记忆功能，经过分析学生的学习情况和记忆能力，系统能够给出相应的提示和建议，帮助学生更好地记住古诗词，我觉得这种智能辅助记忆功能不仅节省了学习时间，还提高了学生的记忆效率和准确性。
Redis集群安装部署
一) 主从复制原理 1) 从服务器连接主服务器，发送SYNC命令； 2) 主服务器接收到SYNC命名后，开始执行BGSAVE命令生成RDB文件并使用缓冲区记录此后执行的所有写命令； 3) 主服务器BGSAVE执行完后，向所有从服务器发送快照文件，并在发送期间继续记录被执行的写命令； 4) 从服务器收到快照文件后丢弃所有旧数据，载入收到的快照； 5)
使用langchain和文心API打造知识库问答-02知识库问答实现 千帆社区
下面我们来看下具体实现过程： 3、知识库问题的实现 上图是知识库问答应用的整体技术原理图，简单点说就是，先通过问题从向量数据库中查询出相关信息，然后把问题+相关信息一块发给大语言模型，让大语言模型根据提供的信息来回答问题。
CCE Node Local DNS 说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
Node Local DNS 工作原理图 在 Pod 创建流程中，新增了 Admission Webhook 为 Pod 注入 DNSConfig。 在 Pod 的域名解析流程中，数据链路如下： 编号 描述 1 对于已经注入 DNSCofig 的 Pod，默认请求 NodeLocal DNSCache 在节点上监听的 IP 实现域名解析。
使用BIE下发PaddleOCR模型 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
FtxoPg9mZks4oJp2Wzj+WKzjWNf3at95pP96vf/8Agpz8KrDX/wBjDw58WfgF4HS18H+CdYt72w0PTd2260m4jjX7Z5TN+7Vdqsv8Xzbmr5uPElXPstxf1X/l3GXL/N/iPG5v5T52/Yb8ZfsyfB34xf8AC1/2kptcl1S1mX+wfEVrKvlaOzf63UJWZvMkZV/2W+Xd8tc9/wAFMf2SPijrXiXx7
DNS 问题排查指南 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
NodeLocal DNS 问题排查 请先阅读 CCE Node Local DNS 说明 ，了解 NodeLocal DNS 的工作原理。 然后根据文档先检查 NodeLocal DNS 相关配置均已生效，其它各环节问题排查，可参考本文档。
混合检索 - 向量数据库
混合检索的基本原理 向量检索能够捕捉文本深层的语义，对模糊查询与近义表达具有很强的容错性，同时适用于多模态检索场景，如文搜图、图搜图等，向量检索技术在当今数据检索和信息处理领域占据核心地位，特别是在大规模非结构化数据和多模态数据检索中，已成为不可或缺的关键技术。
