AI飞速发展，持久力需先行 —— 编程的关键

最新推荐文章于 2025-12-01 19:45:15 发布
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本文探讨在人工智能开发中提高代码持久力的重要性，包括优化算法和数据结构以提升执行效率，利用并行计算和异步编程充分利用硬件资源，以及进行有效的内存管理和垃圾回收。通过这些策略，开发者能编写出更高效、响应更快的AI系统。

在当今数字化时代，人工智能（AI）正以惊人的速度突破前进。从语言模型到计算机视觉，AI正在不断改变我们的生活和工作方式。然而，对于开发人员来说，编写高效且持久的代码是实现卓越AI系统的关键。本文将探讨如何在编程中提高持久力，并提供一些相关的代码示例。

一、优化算法与数据结构

编写高效的代码需要关注算法和数据结构的优化。选择合适的算法和数据结构可以显著提高代码的执行效率和响应时间。例如，当处理大规模数据集时，使用哈希表而不是线性搜索可以大大加快查询速度。此外，了解常见的算法和数据结构的时间复杂度和空间复杂度也是提高代码性能的关键。

示例代码：

# 使用哈希表进行快速查询
data = {
   
   'key1': value1, 'key2': value2, 'key3'
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从指令到代码：掌握AI编程的DSL提示工程艺术
2401_88760782的博客
03-18 497
DSL提示工程是指创建一种结构化的、特定于编程领域的语言模式，用于指导AI生成高质量代码的方法论。与通用提示不同，DSL提示包含了编程特有的结构、术语和约束，能够更准确地传达开发者的意图。定义阶段是整个框架的基础，它解决了传统提示中"上下文不足"的问题。## 任务定义- 功能需求：[详细描述功能目标]- 技术栈：[指定编程语言、框架和库]- 输入输出：[明确输入参数和返回值]- 约束条件：[性能要求、内存限制等]- 代码风格：[遵循的编码规范]- 错误处理：[如何处理异常情况]
企业资源规划 ERP
fcxiao的专栏
09-29 4万+
换言之，ERP将企业内部所有资源整合在一起，对采购、生产、成本、库存、分销、运输、财务、人力资源进行规划，从而达到最佳资源组合，取得最佳效益。　　企业资源规划 ERP, Enterprise Resource Planning)的合理运用已经改变了企业运作的面貌。ERP通过运用最佳业务制度规范business practice以及集成企业关键业务流程business processes来发问和
如何设计一个日均处理百万级请求的AI提示系统？
Java大师兄的博客
08-19 867
核心问题：系统需要支持什么功能？达到什么性能？输出文档《需求规格说明书》：明确API类型（文本生成/embedding/对话等）、支持的模型列表《性能指标表》：日均请求量：100万次峰值QPS：200（日常）/1000（促销）响应延迟：P50<1s，P95<2s，P99<5s可用性：99.9%（每月允许 downtime <43分钟）错误率：<0.1%（业务错误），<0.01%（系统错误）《成本预算》：月均成本上限（如50万元）
《为什么伟大不能被计划》对创意、创新和创造的自由探索 - 三余书屋 3ysw.net
jijing的专栏
05-06 1009
为什么伟大不能被计划：对创意、创新和创造的自由探索 大家好，今天我们要讲述的书是由肯尼斯·斯坦利和乔尔·雷曼撰写的《为什么伟大不能被计划》，副标题是“对创意、创新和创造的自由探索”。光听这两位作者的名字，斯坦利和雷曼，你可能会感到陌生。但如果提到他们所在的公司，你可能会肃然起敬。他们都是OpenAI的研究员。众所周知，2022年11月，OpenAI推出了著名的人工智能语言训练模型ChatGPT，它能够以流畅自然、近乎人类水平的语言完成问题回答、文本翻译、信息总结，甚至文稿写作等高难度任务。斯坦利和雷曼
51c大模型~合集166
whaosoft~aiotの开发板商城
08-09 1416
为应对这一挑战，Scaffold 作为一种稳健的联邦学习（FL）方法被提出，旨在通过基于控制变元（control variates）的校正机制来减缓客户端更新的偏移，从而提升在非 IID 场景下的模型收敛性。因此，将这些本地模型进行平均时，得到的全局模型可能会偏离真实的全局最优解，尤其是在存在大量本地训练轮次的情况下。出乎意料的是，通过 RRVF 训练的 7B 模型，最终的综合得分（64.36）不仅远超其基础模型（38.17），甚至超越了在训练中为它提供反馈和评分的、更强大的 72B 模型（47.30）。
Java开发：从入门到精通
weixin_45747731的博客
07-17 1191
亲爱的读者朋友们，欢迎开启这段Java的修行之旅。代码，是思想的显化，是逻辑的禅定。本书将带您从“万物皆对象”的初心出发，掌握Java核心，驰骋于Spring的广阔天地，构建微服务的坛城，乃至驾驭AI的智慧之光。莫将此书仅作技术图谱，它更是一张心法地图。愿您于此，不仅习得一身精湛“术”法，更能悟得软件工程背后严谨、创造、演进不息的“道”。愿智慧之光，常伴您行。
专访同济大学程大伟：把数字化素质培养纳入教育体系，推动数字化转型升级...
数据猿
07-13 388
“☆2021年度度颁奖季主题策划活动将于9月份正式开启，尽情期待！大数据产业创新服务媒体——聚焦数据 · 改变商业“人工智能是我们人类正在从事的最为深刻的研究方向之一，甚至要比火与电还更加...
【人工智能】普通程序员想投身 AI 行业的机遇与挑战_发布ai模型
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07-08 1073
在正式展开对人工智能经济学的讨论之前，我们需要先对文献中经常提及的几个概念——“人工智能”、“机器学习”和“深度学习”进行一下解释。初略来讲，人工智能的概念是最大的，机器学习是其的一个分支学科，而深度学习又是机器学习的一个分支（如图1）。图1：人工智能、机器学习和深度学习的关系在最广的意义上，人工智能是“让智能体（agent）在复杂环境下达成目标的能力”。关于智能体应该怎样达成目标，不同的学者有不同的理解。早期的学者认为，人工智能应当模仿人类的思考和行动，其目的在于创造出能和人类一样思考的机器。
程序员的思维修炼：开发认知潜能的九堂课
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!... # 摘要 随着移动互联网的迅猛...此外，本文还提出了后端性能优化的技巧和实战案例分析，以及对未来云计算、接口安全和人工智能技术趋势的展望。通过本论文的研究与讨论，希望能为小程序后端开发人员提供全面的技术指
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
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在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
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研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南
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全面完善昌吉州林草资源网络感知体系，建立全州林草资源一体化综合管理平台，全面加强林草安全防火监测预警、有害生物防治信息化、林草资源监管能力，实现林草资源、安全防火、有害生物防控、林长制监督管理等。在不同区域、不同场景下的落地能力，案例可以充分说明，智慧林草并非单纯的技术堆砌，而是真正贴合林草业务流程、解决实际问题的“实战型”方案，太空守护林海正在变成可能~根据林草业务需要，建设林长制、资源监管、生态保护、生态修复、灾害防护、科技创新等六类业务系统，构建智慧林草综合监管业务系统体系，全面支撑林草业务。
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搏博的专栏
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