Toggle navigation
Trang chủ
Phân tán
Công nghệ AI
Tùy bút tiểu thuyết
Phát triển di động
Công nghệ máy chủ
Thơ ca của tôi
Về tôi
Trang chủ
>
Tùy bút tiểu thuyết
> Mục
2024
2024-09-17
»
Bắt đầu từ Vương Tiểu Bảo: Ranh giới đạo đức và quan điểm thiện ác của người bình thường
2024-03-23
»
Thể trí thông minh doanh nghiệp, số hóa và phân công ngành nghề
2024-01-13
»
Chúng ta mong đợi gì từ các mô hình lớn vào đầu năm 2024?
2022
2022-02-19
»
Nội lực hóa, vấn đề Hamming và sự lặp lại nhận thức
2022-02-04
»
Nói về tư duy trừu tượng trong phát triển kinh doanh
2020
2020-05-23
»
Khởi nghiệp tinh gọn
2020-02-22
»
kỹ thuật-nghệ thuật
2020-02-09
»
Giữ sự cân bằng giữa kỹ thuật và kinh doanh
2020-01-12
»
Điều gì làm nên sự khác biệt giữa những người xuất sắc và những người bình thường?
2019
2019-08-18
»
Tinh thần khoa học và thí nghiệm A/B trên internet
2019-07-28
»
Nhìn thế giới qua góc nhìn thống kê: Bắt đầu từ việc không tìm thấy thứ gì đó
2019-05-03
»
Linh hồn vạn vật: Tình yêu của các linh hồn
2019-01-10
»
Buôn chuyện về kinh doanh và nền tảng
2019-01-03
»
2019, liệu có thể giải quyết được bế tắc của thời gian?
2018
2018-11-03
»
Lưu thông: Cửa ngõ chung cho viết lách, lập trình và rèn luyện võ công
2018-07-29
»
Phía bên kia núi
2018-03-14
»
Sai chính tả 100 đồng?
2017
2017-12-31
»
Tại sao tương lai thuộc về thực tế tăng cường?
2017-11-12
»
Thiên phú có phải là giả thuyết không?
2017-10-15
»
Tại sao một số cuốn sách về công nghệ lại khó đọc?
2017-08-16
»
Nguyên tắc "năm so với một" trong công nghệ
2017-07-22
»
Bí kíp võ lâm của lập trình viên
2017-07-04
»
Khái niệm tầng lớp - nền tảng nhận thức
2017-06-16
»
Bạn bè, liệu thời gian của bạn đủ dùng không?
2017-05-29
»
Cuộc phiêu lưu của ba byte
2017-05-08
»
Những lỗi làm bạn mất ngủ, bạn có từng gặp chưa?
2017-04-20
»
Bảo vệ sự tôn nghiêm của công nghệ
2017-04-04
»
Chinh phục công nghệ: Từ không đến chuyên gia
2017-03-22
»
Học tập theo kiểu marathon và tính phát triển của kỹ thuật viên
2017-03-06
»
Tập trung mười năm, tạo nên một thành tựu
2017-01-29
»
[Khoa học viễn tưởng] Thế giới ngoài thiên niên kỷ ánh sáng
2016
2016-12-26
»
Ba cấp độ của kiến thức
2016-12-07
»
Giao tiếp hiệu quả như đòn đánh cuối cùng của Ninja!
2016-11-26
»
Đường cong tăng trưởng về kỹ thuật
2016-11-13
»
Câu chuyện xảy ra trong Ngày Độc thân: Bí ẩn sinh nhật
2016-11-10
»
Mười năm sóng gió của internet, những thay đổi công nghệ mà tôi đã trải qua
2016-10-19
»
[Khoa học viễn tưởng] Cô gái ngà voi
2016-09-12
»
Bài viết về bước ngoặt cuộc đời
2016-08-29
»
Những mô hình phản diện của lập trình viên
2016-08-21
»
Nguyên lý tăng entropy trong thế giới lập trình
2016-08-10
»
Công nghệ chính thống và đường tắt
2016-07-31
»
[Truyện ngắn não bộ của lập trình viên] Mô tả ký tự tại tận cùng vũ trụ
2016-07-11
»
Danh sách sách đọc của con gái
2016-06-22
»
Con gái và những cuốn truyện tranh của nó
2016-05-26
»
Làm người dẫn dắt vở kịch lớn của cuộc đời — Suy ngẫm sau khi đọc "Áo Đỏ"
2016-05-23
»
Phép thuật của trẻ nhỏ
2016-03-17
»
Blog đã chuyển nhà rồi, ăn mừng nhé!
Phân loại mục
Phân tán
Tùy bút tiểu thuyết
Phát triển di động
Về tôi
Công nghệ AI
Công nghệ máy chủ
Thơ ca của tôi
Bài viết mới nhất
Khái niệm, mức độ tự trị và mức độ trừu tượng của AI Agent
LangChain's OpenAI và ChatOpenAI, rốt cuộc nên gọi cái nào?
Phần tiếp theo của DSPy: Phân tích thêm về o1, Tính toán trong Thời gian Suy luận (Inference-time Compute) và Khả năng Lý luận (Reasoning) Trong phần này, chúng ta sẽ đi sâu vào khái niệm o1 - một mô hình tiên tiến trong việc tối ưu hóa hiệu suất tính toán. O1 không chỉ giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu mà còn giảm thiểu lượng tài nguyên cần thiết, từ đó tạo ra một nền tảng vững chắc cho các hệ thống AI hiện đại. Tiếp theo, chúng ta sẽ thảo luận về Tính toán trong Thời gian Suy luận (Inference-time Compute), một yếu tố quan trọng khi xây dựng các mô hình AI. Điều này bao gồm cách tối ưu hóa quá trình mà mô hình đưa ra dự đoán sau khi đã được đào tạo xong. Việc tối ưu hóa này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu quả của mô hình. Cuối cùng, chúng ta sẽ khám phá khả năng Lý luận (Reasoning) trong trí tuệ nhân tạo. Khả năng này cho phép mô hình hiểu ngữ cảnh, liên kết thông tin và đưa ra quyết định dựa trên những gì nó đã học. Đây là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, mang lại tiềm năng to lớn để tạo ra các hệ thống AI có thể thực sự "hiểu" và tương tác như con người. Bằng cách kết hợp tất cả những yếu tố này, chúng ta có thể phát triển các hệ thống AI mạnh mẽ hơn, linh hoạt hơn và hiệu quả hơn, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của xã hội hiện đại.
Nói chuyện sơ lược về DSPy và kỹ thuật tự động hóa nhắc nhở (phần giữa)
Nói chuyện sơ lược về DSPy và kỹ thuật tự động hóa nhắc nhở (phần đầu)
Giải thích khoa học: Phân tích nguyên lý xác suất đằng sau LLM
Bắt đầu từ Vương Tiểu Bảo: Ranh giới đạo đức và quan điểm thiện ác của người bình thường
Xem xét lại thông tin từ GraphRAG
Những thay đổi và bất biến trong sự thay đổi công nghệ: Làm thế nào để tạo ra token nhanh hơn?
Thể trí thông minh doanh nghiệp, số hóa và phân công ngành nghề
Liên kết thân thiện:
ty le keo b
game nổ h
kqbd truc tuyen
tu vi tuan mo
thethao247
trò chơi bắn cá trò chơi bắn c
tỷ số bóng đá hôm nay