使用GpuGeek高效完成LLaMA大模型微调：实践与心得分享 本文分享了在GpuGeek平台上对LLaMA-7B模型进行微调的实践经验。通过选择LLaMA-7B模型并结合LoRA方法，作者在GpuGeek平台上快速创建了训练环境，并完成了模型微调。GpuGeek平台提供了丰富的GPU资源、快速实例创建和预置镜像，显著降低了训练门槛和成本。整个微调过程仅耗时4小时，展示了平台在资源调度、模型市场和镜像支持方面的优势。最后，作者总结了GpuGeek平台在AI项目落地中的高性能与高性价比，推荐开发者使用该平台进行大模型实践。

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AIGC时代大模型幻觉问题深度治理：技术体系、工程实践与未来演进 大模型幻觉问题的治理需要构建"数据-算法-验证-治理"四位一体的防御体系。通过实施动态数据清洗、逻辑推理增强、多模型交叉验证等技术组合，结合量子计算、神经符号系统等前沿技术，可将幻觉率从当前的15%-20%降低至0.5%以下。正如Gartner预测，到2026年，采用全面幻觉治理方案的企业将获得3倍于竞争对手的AI投资回报率。未来，随着技术演进和治理体系完善，AIGC技术将真正突破幻觉困境，成为推动产业变革的核心生产力。

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微调 LLaMA 2：定制大型语言模型的分步指南 微调 LLaMA 2：定制大型语言模型的分步指南

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【Matlab】最新版2025a发布，深色模式、Copilot编程助手上线！ Matlab 2025a发布。

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LLaMA-Factory部署以及微调大模型 安装成功后，输入python能出现截图表示安装成功。

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【GitHub开源AI精选】WhisperX：70倍实时语音转录、革命性词级时间戳与多说话人分离技术 WhisperX 是一个基于 OpenAI Whisper 模型的开源自动语音识别（ASR）项目，通过引入批量推理、强制音素对齐和语音活动检测等技术，显著提升了语音识别的效率和精度。该项目支持多语言处理，能够生成精确的单词级时间戳，并识别音频中的不同说话人。WhisperX 的批处理推理功能使其在 GPU 上实现了高达 70 倍的实时处理速度，特别适用于大规模音频数据的处理。此外，通过语音活动检测（VAD）技术，WhisperX 能够有效过滤非语音部分，减少幻听现象，提升转录质量。

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AIGC 新势力：探秘海螺 AI 与蓝耘 MaaS 平台的协同创新之旅 蓝耘MaaS平台作为企业级AI模型服务基础设施，以云服务形式为企业开发者、创业者及非技术背景用户提供预训练模型、行业定制化模型及配套工具链。其核心目标在于简化模型部署流程，实现资源弹性扩展，并针对金融、医疗、工业等垂直领域提供适配模型，降低企业应用AI技术的门槛。平台采用云原生架构，基于Kubernetes实现弹性资源调度，适配混合云/私有云部署，同时集成GPU/NPU算力池，优化推理效率，还提供联邦学习、隐私计算选项，保障数据隐私合规。

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《DeepSeek 行业应用大全（微课视频版）》人工智能深度剖析：解锁 AIGC 新生产力 《DeepSeek 行业应用大全（微课视频版）》人工智能深度剖析：解锁 AIGC 新生产力！在数字化浪潮席卷而来的当下，AIGC（人工智能生成内容）技术正以前所未有的速度重塑各个行业。DeepSeek 作为 AIGC 领域的重要工具，其应用潜力备受瞩目。《DeepSeek 行业应用大全（微课视频版）》一书宛如一座知识宝库，为我们打开了探索 DeepSeek 应用奥秘的大门。本文将深入解读该书，结合丰富的代码示例，详细阐释关键概念，助力读者全面掌握 DeepSeek 的应用精髓。

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AIGC赋能Java编程：智能工具引领效率、创新与理解的新纪元 随着云计算、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的发展，Java 作为一种高性能、跨平台的编程语言，有着广泛的应用。本书从应用的角度详尽介绍了Java开发的核心技术。全书分为12章，主要介绍了Java开发环境、Java编程基础、类和对象、继承和多态、抽象类和接口、Java常用类、内部类和泛型、集合容器、JDBC编程、图形用户界面设计、多线程，最后通过企业项目管理的方式进行实践，实现一个完整案例。本书每章都通过故事的方式引入思政，并且从故事中引出目标任务。

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【hacker送书第15期】AI绘画精讲与AIGC时代游戏美术设计：从入门到精通 随着人工智能技术的飞速发展，AI绘画已经成为了一个备受瞩目的领域。在这个背景下，北京大学出版社推出了一系列关于AI绘画的优秀图书，其中就包括了《AI绘画精讲：Stable Diffusion从入门到精通》和《AIGC时代：游戏美术设计与AI绘画应用从入门到精通》。这两本书都是为了帮助读者全面了解和掌握AI绘画的精髓，推动人工智能技术在艺术领域的应用发展。Stable Diffusion是一款非常受欢迎的 AI 绘画与设计软件。

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Copilot：AI 人工智能领域的智能开发工具 随着软件开发行业的快速发展，程序员面临着日益增长的代码编写压力和复杂的项目需求。Copilot 的开发目的在于利用人工智能技术辅助程序员更高效地编写代码，减少重复劳动，提高编程效率和代码质量。其范围涵盖了多种编程语言和开发场景，包括但不限于 Web 开发、数据科学、移动应用开发等。通过与主流的集成开发环境（IDE）集成，Copilot 能够在开发过程中实时提供代码建议和自动补全功能。本文将按照以下结构展开：首先介绍 Copilot 的核心概念和工作原理，包括其与其他开发工具的联系；

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