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RSS订阅原创 【云计算网络架构】 容器网络模型（CNI）实战
CNI作为云原生网络的核心基石，通过标准化接口与插件化设计，持续推动容器网络向高性能、高可用、多场景适配的方向演进。未来，随着边缘计算、AI运维等技术的融合，CNI将在云原生生态中扮演更为关键的角色。开发者需深入理解其工作机制，结合实际业务需求选择最优插件组合，方能释放云原生架构的最大潜力。
2025-04-03 09:00:00
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原创 【云计算网络架构】 虚拟网络核心技术：VXLAN与Geneve协议解析
2016年诞生的Geneve（Generic Network Virtualization Encapsulation）通过TLV（类型-长度-值）结构的可变长头部，实现了协议级可扩展，成为新一代网络虚拟化技术的代表。截至2025年，VXLAN仍占据75%的虚拟化网络市场份额，主流云平台（阿里云、AWS）默认支持。典型案例：某跨国电商平台在混合云架构中，因VXLAN无法满足多供应商设备间的元数据互通需求，最终采用Geneve实现跨AWS、Azure和私有云的统一网络策略管理。
2025-04-03 08:15:00
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原创 【云计算物理网络】从传统网络到SDN：云计算的网络演进之路
从传统三层架构到SDN驱动的云网络，技术演进的核心在于解耦、智能与弹性。未来，随着AI与边缘计算的深度融合，云计算网络将向“全域智能、极致效能”方向持续进化，成为数字经济的核心基础设施。
2025-04-02 15:04:12
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原创 【云计算物理网络】数据中心网络架构设计
在云计算竞争白热化的今天，数据中心网络已从“成本中心”转变为“服务差异化核心”。无论是支撑GPT-4大模型训练的10万台GPU集群互联，还是保障“618”电商秒杀的高并发访问，背后都是无数个CLOS架构节点、VXLAN隧道和智能算法的精密协作。未来，随着算力需求指数级增长，网络架构的进化将永不停歇——或许下一场革命，就藏在某条光纤中跃动的光信号里。
2025-04-02 14:59:17
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原创 【大模型】 DeepSeek不同版本部署的GPU资源需求与性能计算指南
DeepSeek-R1 671B（FP8精度，Batch=30，输入/输出各2048 Token）：实际部署需结合业务峰值并发量、模型响应延迟要求综合评估，建议使用提供的自动计算工具进行预配置验证。
2025-03-13 11:50:26
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原创 【智算卡】华为昇腾910B与英伟达GPU全方位技术对比及产品线差异解析
昇腾910B通过架构革新（达芬奇3.0）、能效优化（动态电压频率调整）和全栈自主生态，在推理场景和特定训练任务中已实现对A100的局部超越。其细分型号（如910B3B/910B4B）的差异化设计，展现了华为在场景化定制与国产供应链整合上的战略纵深。随着昇腾910C（FP16算力1200 TFLOPS）的即将量产，国产AI芯片有望进一步缩小与H100的差距。
2025-03-13 11:37:30
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原创 【算法】蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）是一种结合随机模拟与树搜索的决策算法，其核心在于。与传统暴力搜索相比，MCTS通过和，显著降低了对计算资源的需求。
2025-03-13 10:18:08
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原创 【大模型】Manus：多智能体协同框架的技术突破与AI发展范式革新
尽管面临模型幻觉（错误率约7.3%）和跨平台交互限制等技术瓶颈，Manus展现的潜力已获得资本市场认可——相关概念股年内平均涨幅超50%，AI智能体指数单日暴涨6%。这场由多智能体协同引发的技术革命，正在将AI从"思考的脑"进化为"会操作的手"，其深远影响不亚于互联网向移动端的迁移。系统基于**多智能体协作系统（MAS）**构建，通过规划、执行、验证三模块的协同运作，模拟人类团队工作流程。在跨国并购案例分析中，法律、财务、合规智能体组成虚拟团队，通过共识算法达成决策，较传统人工流程效率提升300%。
2025-03-13 10:08:19
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原创 【 模型】 开源图像模型Stable Diffusion入门手册
Stable Diffusion是一款功能强大的图像生成模型，通过合理的配置和使用，可以创作出高质量的图像作品。
2024-11-21 11:43:16
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原创 使用yum安装报错：Could not retrieve mirrorlist http://mirrorlist.centos.org/?release=7&arch=x86_64&repo=os&
出现这个错误是因为使用的 CentOS 7 仓库已经被归档，当前的镜像地址无法找到所需的文件。CentOS 7 的官方支持已经结束，部分仓库已被移至归档库。这导致了你的 yum 命令无法找到所需的元数据文件。CentOS 7 的官方仓库在 2024 年 6 月 30 日之后已经停止维护。因此，使用最新的 CentOS 7 官方仓库可能会遇到问题。使用yum安装报错：Could not retrieve mirrorlist http://mirrorlist.centos.org/?再次执行，已经成功了。
2024-09-09 21:56:46
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原创 【 C语言 】 C语言设计模式
我们知道，在现实的软件开发过程当中，用户的要求是多种多样的。之后，又有顾客提出，现在的肉馅饺子只有猪肉的，能不能做点牛肉、羊肉馅的饺子？一些只吃素的顾客也有意见了，他们建议能不能增加一些素馅饺子的品种，什么白菜馅的、韭菜馅的，都可以做一点。但是电脑是由很多部分组成的，每个厂家都只负责其中的一部分，而且相同的组件也有很多的品牌可以从中选择。但是，这种模式用简单的一句话说，就是不同的人对不同的事物有不同的感觉。外观模式是比较简单的模式。对于不同的用户需求，我们可以给予不同的产品，而且这些产品的接口都是一致的。
2024-07-24 23:57:03
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原创 【 Pro*C/C++ 】 Pro*C/C++ 编程
ProC/C++ 编程 1一、ProC/C++ 简介 11.1、ProC/C++ 是什么 11.2、ProC/C++ 处理流程 2二、ProC/C++ GCC 环境配置 32.1、ProC/C++ 预编译环境 32.2、GCC 编译器 5三、开始编写第一个ProC++代码 53.1、第一个ProC++代码 53.2、ProC++代码预编译 63.3、GCC 编译 73.4、最后测试 8四、复杂一些的ProC/C++代码 8。
2024-07-24 23:54:57
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原创 【Linux】linux+vim+gcc+gdb开发C/C++程序环境搭建
gcc and g++ 分别是 gnu 的 c & c++ 编译器 gcc/g++ 在执行编译工作的时候，总共需要 4 步预处理 , 生成 .i 的文件 [ 预处理器 cpp]将预处理后的文件转换成汇编语言 , 生成文件 .s[ 编译器 egcs ]有汇编变为目标代码 ( 机器代码 ) 生成 .o 的文件 [ 汇编器 as ]连接目标代码 , 生成可执行程序 [ 链接器 ld ][ 参数详解 ]设定文件所使用的语言 , 使后缀名无效 , 对以后的多个有效。
2024-07-23 20:06:05
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原创 【Linux】 Linux makefile 教程
什么是makefile？或许很多Winodws的程序员都不知道这个东西，因为那些Windows的IDE都为你做了这个工作，但我觉得要作一个好的和professional的程序员，makefile还是要懂。这就好像现在有这么多的HTML的编辑器，但如果你想成为一个专业人士，你还是要了解HTML的标识的含义。特别在Unix下的软件编译，你就不能不自己写makefile了，会不会写makefile，从一个侧面说明了一个人是否具备完成大型工程的能力。因为，makefile关系到了整个工程的编译规则。一个工程中的源文
2024-07-23 20:04:26
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原创 【数据中心】数据中心的IP封堵防护：构建网络防火墙的基石
然而，这也使得它们成为网络攻击者眼中的肥肉，尤其是分布式拒绝服务（DDoS）攻击，这种攻击通过消耗数据中心的资源使其服务不可用。IP封堵防护是数据中心网络安全的重要组成部分，它不仅需要先进的技术，更需要精细的业务逻辑来支持。随着网络威胁的不断演变，数据中心的防护策略也应与时俱进，持续优化，确保在日益复杂的网络环境中屹立不倒。是一种常见的网络攻击手段，攻击者利用多个受感染的计算机系统作为攻击源，向目标系统发送大量合法请求，试图耗尽目标系统的资源或带宽，导致其无法响应合法用户的服务请求。
2024-07-22 18:29:33
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原创 【数据治理】数据治理：数据质量关键技术
数据质量是指数据能够满足特定业务需求的能力，涵盖准确性、完整性、一致性、时效性和可靠性等多个维度。数据治理的终极目标是通过一系列技术和管理措施，确保数据质量达到最优状态。
2024-07-22 08:45:31
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原创 【数据治理】隐私计算：数据治理中的安全守护者
隐私计算是一种在不直接暴露原始数据的情况下，对数据进行分析和处理的技术集合。它通过多种加密和数据脱敏手段，确保数据在传输和使用过程中不会泄露敏感信息，同时保证数据处理的准确性和完整性。
2024-07-20 23:57:16
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原创 【数据治理】数据入库：数据治理的基石
数据入库指的是将数据从各种来源收集并导入到一个统一的存储库中的过程。这不仅仅是数据的物理存储，还包括数据的清洗、验证、标准化和格式化，以确保数据的准确性和一致性。数据入库是数据治理的基石，为后续的数据分析、报告和决策提供了可靠的数据基础。
2024-07-20 23:48:23
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原创 【数据治理】构建坚实的数据基石
数据治理是一套管理数据的策略、政策、标准和实践，旨在提高数据的质量、保护数据的安全、确保数据的合规性，并促进数据的有效使用。它覆盖了数据生命周期的各个环节，从数据采集、存储、处理到数据的销毁。
2024-07-18 22:50:07
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原创 【Python】Python中面向对象编程(OOP)的深入理解与实践
面向对象编程（Object-Oriented Programming，简称OOP）是现代软件工程中不可或缺的一部分，它提供了一种组织代码的高效方式，使代码更加模块化、易于维护和扩展。本文将深入探讨Python中的OOP概念，包括类、对象、继承、封装、多态等，并通过具体实例加深理解。通过本文，我们不仅复习了Python中OOP的基本概念，如类、对象、继承、封装、多态，而且还通过具体示例代码加深了理解。在OOP中，类是对象的蓝图，定义了对象的属性和行为。对象则是类的实例，具有类定义的所有属性和方法。
2024-07-18 15:06:48
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原创 【存储】文件存储 vs 对象存储：一场数据存储的较量
随着云计算和大数据的兴起，传统的文件存储系统面临着新的挑战，而对象存储作为一种新兴的数据存储方式，逐渐崭露头角。本文将深入探讨文件存储和对象存储的区别，以及它们各自的应用场景，最后通过代码示例展示如何与这两种存储方式进行交互。文件存储和对象存储各有千秋，选择哪种取决于具体的应用场景和需求。撰写一篇详细的博客文章，深入探讨文件存储和对象存储的概念、差异、应用场景以及代码示例，是一项需要精心构思的任务。对象存储适用于大型数据湖、备份归档、媒体存储、CDN缓存以及任何需要大规模、低成本、高可用性存储的场景。
2024-07-17 23:33:12
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原创 【数据分析】Python数据分析实战：从零开始构建数据管道
我尝试访问您所提供的链接，但似乎该链接指向的内容已失效或被移除，因此无法直接获取并阅读该文章的具体内容。不过，我可以根据您提到的要求，以假定的常见主题为基础，撰写一篇示例性的技术博客文章。Python凭借其丰富的库和简洁的语法，成为了数据科学家和分析师的首选工具。通过本文，我们不仅学习了如何使用Python进行数据获取、清洗、分析和可视化，还通过一个实际案例——预测股票价格，将这些技能付诸实践。数据获取是数据分析的第一步，常见的数据来源包括CSV文件、数据库、API接口和Web爬虫等。
2024-07-17 23:09:09
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原创 【大模型】 NVIDIA GPU 架构与性能解析：从V100到H100的进化之路
2022年发布的Hopper架构，代表了NVIDIA的第九代GPU架构，支持第四代Tensor Core，每个流多处理器（SM）的能力更强，进一步优化了计算能力、深度学习加速和图形功能。Ampere架构于2020年问世，是NVIDIA第八代GPU架构，它在计算能力、能效和深度学习性能方面取得了重大突破，引入了第三代Tensor Core，显著提升了深度学习的计算效率。发布于2017年的Volta架构，是NVIDIA的第六代GPU架构，它首次引入了Tensor Core，专门用于加速深度学习中的张量运算。
2024-07-16 18:25:00
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原创 【信息化】中航信的ICS、CRS和DCS系统：揭秘民航业的幕后英雄
随后，DCS会根据航班实际情况进行配载平衡，分配行李舱位，打印登机牌。ICS负责实时更新座位的可用状态，一旦有旅客通过CRS预订座位，ICS会立即接收预订信息，锁定相应座位，并更新库存，保证后续销售的准确性。假设中国东方航空开通了上海至北京的航班MU5101，ICS系统会记录航班的所有信息，并在预定起飞时间前持续监控座位的预订和取消情况，确保运营效率和收益最大化。浦东国际机场的地面工作人员使用DCS系统为MU5101航班的旅客办理值机手续，分配座位，确保每位旅客的行李和座位信息准确无误，航班按时起飞。
2024-07-16 15:53:59
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原创 【图像】红外与可见光融合图像识别经典算法
在图像识别领域，红外图像与可见光图像的融合技术开辟了一条新的路径，不仅增强了图像的细节和对比度，还提高了在各种环境条件下的目标检测和识别能力。红外与可见光图像的融合技术，通过综合两种图像的优势，为图像识别带来了新的视角和可能性。无论是传统的基于变换的方法还是新兴的深度学习方案，都在不断地推动这一领域的发展。该方法先构建源图像的拉普拉斯金字塔，然后在每一层上进行融合，最后重构出融合后的图像。图像融合的基本目的是将多个源图像的信息合并到一个输出图像中，以提高图像质量或提供更多的视觉信息。
2024-07-15 13:28:45
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原创 【图像】图像识别经典算法
图像识别是一个充满挑战和机遇的领域。上述经典算法各具特色，适用于不同场景下的图像分析任务。随着深度学习的兴起，CNN等方法正逐渐成为主流，但传统算法仍然在某些特定应用中发挥着重要作用。希望本文能激发你对图像识别技术的兴趣，鼓励你在实践中不断探索和创新。
2024-07-15 13:24:05
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原创 【大模型】对话的艺术：如何利用LLM打造更人性化的交流体验
在探索如何利用LLM创建更像人类的对话的过程中，我们不仅见证了技术的力量，也感受到了科技背后的人文关怀。每一次对话，都是心灵的交汇，每一次创新，都是对未来的期许。让我们一起，用智慧和技术，创造更加美好、更加人性化的沟通体验。
2024-07-12 07:45:00
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原创 【大模型】对抗偏见：LLM训练中的数据与算法公正之路
在LLM的语境下，偏见指的是模型输出中不公平的倾向性，这种倾向性往往基于性别、种族、年龄或其他敏感属性，导致模型在处理相同任务时对不同群体产生不一致的对待。
2024-07-12 07:15:00
1465
原创 【大模型】解密自我注意力：揭秘其在LLM中的核心作用
自我注意力机制是一种允许模型在处理序列数据时，自动学习不同位置之间的权重分配，从而捕捉全局依赖性的方法。这一概念最早在2017年由Vaswani等人在论文《Attention is All You Need》中提出，随后迅速成为Transformer架构的核心组成部分，并在各类NLP任务中展现出卓越性能。自我注意力机制作为LLM的核心组件，其重要性不言而喻。它不仅推动了NLP技术的发展，更为我们理解自然语言，乃至人类思维的复杂性提供了新的视角。
2024-07-11 07:45:00
1334
原创 【大模型】解码LLM：GPT-3与LaMDA的架构比较与对比
GPT-3与LaMDA的对比，不仅展现了LLM在架构设计和技术应用上的多样性，更预示了未来NLP领域的发展趋势。我们期待，随着技术的不断进步，LLM将以更加智能、高效、负责任的姿态，融入人类生活的方方面面，共同书写一个更加美好的未来。
2024-07-11 07:00:00
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原创 【大模型】解锁LLM决策的黑盒：提升可解释性的策略与实践
在机器学习领域，可解释性指的是模型决策过程的透明度和理解程度。对于LLM而言，这意味着能够清晰地展示模型为何做出某个预测或生成特定文本的理由，包括其依据的特征、逻辑链条和推理步骤。提高LLM决策的可解释性，不仅是技术层面的挑战，更是社会责任和伦理考量的体现。通过不断探索和实践，我们可以逐步揭开LLM决策过程的神秘面纱，让其在更广泛的领域中发挥正面作用，同时保障决策的透明度、公正性和可信度。让我们共同努力，为构建一个更加智能、负责任的未来贡献智慧和力量。
2024-07-10 07:15:00
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原创 【大模型】大规模部署LLM：挑战与对策
大规模部署LLM是一项复杂而艰巨的任务，它不仅考验着技术的极限，也触及了社会的敏感神经。然而，正是在面对挑战的过程中，我们才能推动技术的创新，促进社会的进步。让我们以开放的心态，拥抱挑战，寻找机遇，共同开创一个更加智能、高效、负责任的未来。
2024-07-10 07:00:00
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原创 【大模型】小样本学习：解锁微调LLM的潜力
小样本学习，顾名思义，是指在仅有少数几个样本（通常是几个到几十个）的情况下，使机器学习模型能够快速学习新任务或适应新领域的方法。与传统的监督学习相比，小样本学习极大地降低了对大量标注数据的需求，使得模型在面对数据稀缺的情况时仍能有效工作。场景设定：目标是生成法律文档的摘要，但可用的带摘要的法律文档仅有20份。传统方法：构建一个专门用于文本摘要的模型，需要大量带摘要的文档进行训练，这在法律领域是极其昂贵且耗时的。小样本微调：同样采用预训练的LLM，使用这20份文档进行微调。
2024-07-09 14:45:39
1445
原创 【大模型】驾驭未知领域：LLM如何处理域外或无意义的提示
LLM在处理域外或无意义的提示方面，展现出了强大的适应性和创造力。通过上下文推断、缺省回答、模糊处理和求助于常识，它们能够提供合理甚至富有洞见的回应。然而，这也提醒我们，尽管技术日新月异，但在追求更高层次的理解和智慧的道路上，我们仍有许多挑战需要克服。未来，随着研究的深入和算法的创新，我们有理由相信，LLM将能够更准确、更深刻地理解人类的语言和思想，为人类社会的发展贡献力量。处理域外或无意义的提示，是检验LLM泛化能力和智能水平的重要标准。
2024-07-09 14:38:54
763
原创 【大模型】智能体探秘：从概念到实践的全面指南
智能体是连接人工智能理论与实践的桥梁，通过设计和实现智能体，我们不仅能够深入理解智能体的工作原理，还能探索智能体在各种应用场景中的潜力。希望本指南能激发你对智能体设计的兴趣，鼓励你在自己的项目中尝试设计和实现智能体，开启探索人工智能世界的奇妙之旅。
2024-07-08 23:11:42
988
原创 【大模型】多模型在大模型中的调度艺术：解锁效率与协同的新境界
多模型在大模型中的调度与运行，是AI领域一项充满挑战与机遇的研究课题。通过深入理解多模型调度的关键技术和优化策略，我们可以构建更加智能、高效、灵活的AI系统，以适应不断变化的应用需求。在未来，随着技术的不断创新，多模型系统将展现出更加广阔的应用前景，为人类带来更加丰富和便捷的智能体验。
2024-07-08 23:07:29
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原创 【大模型】在大语言模型的璀璨星河中寻找道德的北极星
在大语言模型的璀璨星河中，我们不仅看到了技术的无限可能，也意识到了道德责任的重大。面对这一系列复杂的道德问题，我们需要的不仅是技术上的创新，更是伦理上的觉醒。只有在尊重个人隐私、消除偏见歧视、明确责任归属的基础上，我们才能真正发挥大语言模型的潜力，构建一个既高效又公正、既智能又温暖的社会。在这个过程中，我们期待看到一个更加成熟、更加负责任的大语言模型生态，它不仅能够生成优美的文本，更能成为人类智慧与道德的灯塔，照亮我们前行的道路。
2024-07-07 00:18:10
1065
原创 【大模型】大语言模型：光鲜背后的阴影——事实准确性和推理能力的挑战
大语言模型作为人工智能领域的一项重大突破，无疑为自然语言处理带来了前所未有的机遇。然而，正视并解决其在事实准确性和推理能力上的局限，是推动这一技术持续进步的关键所在。通过不断的技术创新和优化，我们有理由相信，大语言模型将逐步克服这些挑战，成为更加智能、更加可靠的语言助手，为人类社会带来更大的价值。在这个过程中，我们期待看到一个更加成熟、更加人性化的大语言模型，它不仅能生成优美流畅的文本，还能在事实和逻辑的考验中展现出严谨和智慧，真正成为人类智慧的延伸。
2024-07-07 00:11:16
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原创 【大模型】衡量巨兽：解读评估LLM性能的关键技术指标
困惑度是衡量语言模型预测能力的一个重要指标，它反映了模型对未知文本序列预测的不确定性程度。简单来说，困惑度越低，表示模型对文本的预测越准确，性能越好。数学上，困惑度定义为模型在测试集上预测正确概率的几何平均值的倒数的指数形式。BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）分数是一种用于评估机器翻译质量的指标，它基于n-gram精确匹配度，即源语言句子和目标语言句子中n-gram（连续的n个词）的重叠情况。BLEU分数范围在0到1之间，值越大，表示翻译质量越高。
2024-07-06 23:57:14
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原创 【大模型】解锁语言模型潜能：提示工程的艺术
提示工程，顾名思义，就是通过精心设计的输入提示，来引导LLM生成更高质量的输出。这一概念源于人类与机器交互的直观理解：就像一个熟练的园艺师知道如何修剪树枝以促进植物生长一样，提示工程师也懂得如何巧妙地“修剪”输入，以促使模型绽放出最美丽的花朵。提示工程，作为连接人类智慧与机器智能的桥梁，不仅能够显著提升LLM的输出质量，还能激发模型的创造潜能，为NLP领域带来前所未有的机遇。
2024-07-06 23:53:35
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