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转载 9. Java JUC源码分析系列笔记-ReentrantLock
1.1. Java JUC源码分析系列笔记-JMM模型之先谈硬件2.2. Java JUC源码分析系列笔记-JMM模型之再谈JMM3.3. Java JUC源码分析系列笔记-Synchronized4.4. Java JUC源码分析系列笔记-锁的优化5.5. Java JUC源码分析系列笔记-volatile6.6. Java JUC源码分析系列笔记-CAS7.7. Java JUC源码分析系列笔记-AQS8.8. Java JUC源码分析系列笔记-手写AQS9.
2025-07-22 16:01:48
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转载 SpringBoot3 + LangChain4j + Redis 实现大模型多轮对话及工具调用
流式响应:支持实时流式输出,提供更好的用户体验多轮对话:基于Redis实现对话历史持久化工具集成:支持自定义工具函数扩展AI能力内存管理:智能的对话历史管理,避免上下文过长本项目展示了如何使用SpringBoot3和LangChain4j构建现代化的AI对话系统。通过Redis实现持久化存储,结合流式响应和工具集成,为开发者提供了一个完整的解决方案。简单易用:基于SpringBoot的熟悉开发模式功能完整:支持多轮对话、流式响应、工具集成可扩展性强:模块化设计,易于扩展新功能生产就绪。
2025-07-14 04:10:52
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转载 论文解读:Knowledge Neurons in Pretrained Transformers
论文发表于自然语言处理顶会ACL-2022(原文链接)。本文引入知识神经元 (Knowledge Neuron) 的概念,初步研究了预训练Transformer中是如何存储事实知识的: 1、通过研究预训练的BERT,本文发现预训练语言模型的知识是独立存在于中间神经元激活中的 2、可以通过编辑FFN层权重来修改模型对相应知识的记忆,而不用进行微调。 阅读本文请同时参考原始论文图表。 本文发现Transformer的知识在模型内部被其中的FFN模块的知识神经元所表示,所谓的知识神经元 (Knowle
2025-06-11 03:09:55
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空空如也
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