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RSS订阅原创 研究现状与未来展望：应用程序云微服务自动拓展技术
随着技术的不断发展，自动拓展技术将会更加智能、精细化，同时与人工智能、边缘计算、无服务器架构等新兴技术的结合，将推动整个云计算和微服务领域的发展，进一步推动数字化转型和智能化进程。：现有的自动扩展技术大多基于单一的资源指标（如CPU、内存），而未来的系统将更加注重多维度的综合评估，包括响应时间、请求队列、服务延迟、负载均衡情况等多种维度。：社交平台和即时通讯工具的流量波动非常大。在当前的云计算和微服务架构中，自动化的资源拓展技术主要解决了云应用的弹性扩展问题，确保系统能够根据负载的变化进行动态调整。
2024-11-21 20:08:24
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原创 大模型现状分析与未来展望
以OpenAI的GPT-3（Brown et al., 2020）和Google的PaLM（Chowdhery et al., 2022）为代表的大模型，凭借其海量的参数和大规模的预训练数据，展现了强大的自然语言理解与生成能力。随着大模型技术的成熟，未来大模型将不仅仅作为独立的工具，更将成为人类工作和生活中的智能助手。随着更强大的硬件设备的出现（如TPU和GPU的升级），以及新型架构（如路径性架构 Pathways）的引入（Chowdhery et al., 2022），大模型的训练成本有望得到有效控制。
2024-11-19 19:43:30
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原创 如何提升大模型的可解释性?
然而，随着模型规模的扩大和应用的深入，其“黑箱”特性引发了学术界和工业界对模型可解释性的高度重视。提升大模型的可解释性，不仅是理论研究的关键课题，也是在实际应用中赢得信任、优化性能的重要环节。提升大模型的可解释性，是推动人工智能技术可持续发展的关键。通过结合输入输出分析、模型可视化、因果推断等多种技术路径，我们可以逐步揭开大模型的“黑箱”，为其在复杂场景中的应用铺平道路。大模型的可解释性是指用户能够理解模型的决策过程和预测依据。这种方法主要分析模型的输入与输出之间的关联，以直观方式呈现模型的行为。
2024-11-18 19:44:20
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原创 大语言模型是搜索匹配还是智能生成？
这种生成的内容可以是全新的，甚至在训练数据中没有出现过类似的组合。这些模型并不是单纯的“搜索引擎”，它们在生成文本时并不直接从数据库中提取已有的句子，而是根据输入的提示，通过计算语言的概率分布来生成新的、与输入相关的文本。这使得它能够在给定一个问题或提示时，预测下一步最合适的语言输出，而这个输出往往并不是从某个现有的文本片段中“检索”来的，而是根据模型内部的参数生成的。大语言模型的“智能生成”特点，在于它能够处理复杂的语言任务，比如对复杂问题的回答、创造性写作、语言翻译等，而不仅仅是匹配已有的信息。
2024-11-07 19:24:23
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原创 进化计算与强化学习的区别及其优缺点分析
它能够在复杂、非线性、大规模、高维的搜索空间中找到较为优秀的解。强化学习的优化目标是通过与环境的交互来获得长期的回报，通常在动态的环境中进行决策。进化计算的基本流程包括：选择（选择适应度高的个体）、交叉（将优秀个体的特征结合）、变异（对个体进行随机改变）和复制（生成新的个体）。强化学习需要一个明确的环境模型，智能体通过与环境的互动来学习如何行动，强化学习适用于那些能够通过奖励信号反馈来进行策略调整的问题。进化计算对复杂的、高维的、非线性的问题具有较强的适应能力，能够处理一些难以用传统优化方法解决的问题。
2024-11-07 19:17:32
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空空如也
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