收到QQmail 3.0 Beta邀请。

QQMail3.0Beta01版本引入多项新功能,包括G级邮箱容量、新增“今日”页面展示好友动态、地址自动完成功能、全新WEB界面以及自动导入QQ好友等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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  我们向您致以热烈欢迎,并衷心感谢您参与QQMail3.0 Beta01测试项目!我们相信QQ邮箱是出类拔萃的。为了帮助您开始使用全新QQ邮箱,我们特为您介绍它的功能特色,请您不吝尝试:

 

G级容量
  提升邮箱容量至G级,更大空间,给您更大的自由!

新增“今日”页面,关注好友动态
  “今日”是QQ邮箱新开设的信息服务区。登录后,查看您所在城市的天气预报,以及QQ好友相册动态。另外还为您提供给QQ好友发信的快捷入口。

地址自动完成功能
  写信时,只需在地址栏中输入收件人邮箱地址中的任何字母或qq号码中的数字,或收件人的名称,系统就会自动将符合输入条件的地址全部显示出来,供您选择填写。

全新的WEB界面,邮件列表和邮件内容同时浏览
  直接点击邮件列表中的邮件“发件人”或者“主题”,列表右边将直接显示选中邮件的内容,点击右上角 按钮,可将邮件展开,进行全屏阅读。

自动导入QQ好友及QQ分组
  登录QQMail 3.0后,系统会自动将您的QQ好友及其分组导入邮箱通讯录中,您可以方便的与QQ好友通信了!

  更多的功能请查看QQ邮箱帮助中心

  如果您在使用过程中有任何意见和建议,欢迎您与我们联系,7×24小时客服热线:0755-83765566,客户服务邮箱:qqmail@tencent.comQQ邮箱论坛

 
QQmail3.0的成长需要您的参与!
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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