长尾理论(The Long Tail)与Google的成功

长尾理论 Long tail 看一篇博客时候作者说“从generalize能力出发很多看似局限性高的场景并没有非常longtail”。 长长的尾巴? 查了百科等材料,大致理解如下: 比如一个设备具有很多应用场景,比方说100个,但是主要场景就2个。传统的做法是我就好好做这两个主要的场景就可以满足主要的要求,获取主要的利润。因为剩下98个场景虽然有用,但是每个场景的配试都需要成本。 但是,如果你可以降低剩下的98个不太重要的场景的配适成本,降到很低,那么把这98个场景做好后获取的利润不一定比前面那2个少。 所以 ... 阅读详情
    引子:上午和Spy聊天,我说我现在做的项目客户定位太窄了,市场比较狭小,估计很难有什么经济价值。他说,你知道“长尾理论”吗?
    真惭愧,我对经济一直都比较感兴趣,但这个理论却没有听说过。google了一下,发现这个理论居然还和google有关系。看了以后觉得确实有些道理,和大家分享一下

    根据wikipedia的解释,长尾(Long Tail)是2004年Chris Anderson在给连线杂志的文章中首次使用的词汇,用以描述某种经济模式如Amazon.com或Netflix。长尾术语也普遍使用于统计学中,如 对财富分
NLP工程师的周度信息过滤器:从论文到生产落地的实战指南 自然语言处理(NLP)作为人工智能的核心应用方向,其技术演进正面临信息过载与工程落地脱节的双重挑战。理解NLP系统的工作原理,关键在于把握模型、数据与代码在真实业务场景中的协同机制;其技术价值不仅体现于学术指标(如SOTA),更在于解决尾部实体识别、长文本建模、连写词分词等‘脏活累活’的能力。典型应用场景覆盖智能客服、法律合同审查、电商搜索优化及金融问答系统。本文聚焦2020年EMNLP与NeurIPS周期间一线团队验证有效的三大关键技术组件——Bootleg实体消歧框架、Long Range Arena长 阅读详情

相关推荐

MoE混合专家架构原理与工程实践深度解析

混合专家(MoE)是一种实现大模型稀疏计算的核心架构,其本质是通过门控网络动态路由token至少量专家子网络,从而在保持超大规模总参数的同时,严格控制单次激活参数量。该机制显著缓解显存爆炸与计算冗余问题,提升推理吞吐与部署效率。技术价值体现在容量可扩展性、硬件友好性及长尾任务适配能力上,广泛应用于GPT-4、DeepSeek-R1等千亿级模型的推理加速与中文长文本处理。本文聚焦MoE的路由机制、活跃参数计算逻辑及真实落地中的负载均衡、通信优化等关键工程挑战。

weixin_30820077的博客 381

MoE模型稀疏激活真相:参数常驻、计算动态、延迟看分布

混合专家(MoE)是大语言模型实现高效扩展的核心架构,其原理在于通过路由器动态选择少量专家进行前向计算,而非简单关闭大部分参数。关键技术价值体现在缓解显存带宽瓶颈、支持千亿级模型推理,而非降低GPU计算单元占用。典型应用场景包括长文本生成、金融与法律等专业领域问答,以及高并发API服务部署。但‘每次只用2%参数’严重误导工程实践——所有专家权重常驻显存,真实活跃参数受路由置信度、token语义复杂度和负载均衡机制共同影响。本文基于Llama 3-405B、Gemma 2等主流MoE模型,结合显存测绘、专家日

weixin_30254435的博客 402

多智能体强化学习论文——SEAC(NIPS 2020)

存在的问题&研究动机&研究思路 在稀疏奖励的环境下,多智能体的exploration存在效率不足等问题。 在IAC的基础上尝试加入重要性采样,使得每次更新智能体iii的参数时,不再仅仅使用智能体iii的数据,而是使用所有智能体的数据进行智能体iii数据的更新。 对于原始的IAC算法是on-policy的,而SEAC则是off-poligy的。 创新点 在每个智能体iii的actoriactor_iactori​和criticicritic_icritici​的更新过程中,都加入了重要性

我的AI笔记 1206

【实战学习(五)】开源项目学习之uWSGI的部署以及配合nginx

文章目录1)uWSGI是什么?1.1 WSGI1.1.1 Application端1.1.2 Server端1.1.3 WSGI中间件1.2 uwgi1.3 uWSGI、WSGI、uwsgi之间的关系*为什么有了uWSGI为什么还需要nginx?2)连接uwsgi和Django*避坑之Windows10安装uWSGI非常极其艰难,最好勿浪费时间,直接转战Linux吧:2.1 uWGI部署2.1.1 在虚拟环境下安装uwsgi:2.1.2 测试uWSGI的运行2.1.3 使用uWSGI运行Django项目2.

黑黑白白君的博客 1507

速腾16线激光雷达(RS-16)在ubuntu18.04系统下跑SC-A-LOAM算法

说明: 简要记录一下速腾16线激光雷达即RS-16在ubuntu18.04系统下跑SC-A-LOAM算法的过程,因为SC-A-LOAM算法源码不支持RS雷达的数据,大致思想就是先将rs雷达发布的激光数据转换为velodyne类型的数据,考虑到接下来还要基于RS-16实时运行SC-A-LOAM算法,这里提前将RS_SDK驱动安装好。 1 搭建SC-A-LOAM算法运行环境 首先需要在电脑上搭建SC-A-LOAM算法的运行环境,见文章《ubuntu18.04搭建SC-A-LOAM环境并运行》 本文所使用的系统架

超爱吃小蛋糕的66的博客 2373

深入解析路科验证V0实验lab1:SV接口与时钟块实战

本文深入解析了路科验证V0实验Lab1的核心内容,重点阐述了SystemVerilog接口与时钟块在验证环境搭建中的关键作用。通过拆解router_io接口设计、时钟块同步机制及程序块封装,详细讲解了如何构建稳定可靠的验证通信基础,并提供了复位时序分析与常见调试技巧,为后续复杂验证打下坚实基础。

peach的博客 430

Python爬虫实战:微信小程序内容采集的全面指南

在移动互联网时代,微信小程序已成为企业和个人提供服务的重要渠道。小程序中包含了大量有价值的信息,但微信官方并未提供便捷的数据获取接口。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术采集微信小程序内容,包括最新技术方案、完整代码实现以及应对各种反爬机制的策略。小程序运行在微信封闭环境中,无法直接访问数据通信主要通过HTTPS加密传输内容动态加载,依赖JavaScript渲染微信有严格的反爬机制。

2201_76125261的博客 3115

ardupilot开发 --- mavlink签名加密 篇

ardupilot开发 --- mavlink签名加密

记录老板的每次pua,分享领导每天的毒鸡汤... 1235

计算机组成原理(第三版)唐朔飞-第六章计算机的运算方法-课后习题(17-32)

计算机组成原理(第三版)唐朔飞-第六章计算机的运算方法-课后习题(17-32)

weixin_45735391的博客 12万+

32、AI责任认定:法律与社会视角的探讨

本文探讨了人工智能(AI)在法律与社会视角下的责任认定问题。从疏忽与责任标准、严格责任制度的适用性,到AI是否能够承担法律责任等角度展开分析,指出随着AI技术的发展,传统的责任概念需要重新审视。文章进一步将AI与法人进行类比,提出AI作为物理-社会系统的责任认定框架,并强调需要建立适应AI特点的法律体系以实现公平与安全的平衡。

star5的专栏 200

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

上一篇: Spy创业的公司开张了,写篇博庆祝一下!
下一篇: Yahoo! Launches Python Developer Center
wayne92
博客等级 码龄23年 55粉丝 176原创
评论 5
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值