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
>
Công nghệ máy chủ
> Mục
2019
2019-02-07
»
Bạn nên bắt đầu đọc mã nguồn Redis từ đâu?
2017
2017-02-24
»
Khóa phân tán dựa trên Redis có thực sự an toàn không? (phần dưới)
2017-02-11
»
Khóa phân tán dựa trên Redis có thực sự an toàn không? (phần trên)
2016
2016-11-22
»
Giải thích cấu trúc dữ liệu nội bộ của Redis (7) —— intset
2016-10-30
»
Hành trình nâng cao kỹ năng dữ liệu của (phần trên) —— Từ script Shell đến MapReduce
2016-10-05
»
Phân tích cấu trúc dữ liệu bên trong Redis (6) —— skiplist
2016-07-22
»
Phân tích sâu cấu trúc dữ liệu bên trong Redis (5) —— quicklist
2016-07-07
»
Phân tích sâu cấu trúc dữ liệu bên trong Redis (4) —— ziplist
2016-06-14
»
Phân tích sâu cấu trúc dữ liệu bên trong Redis (3) —— robj
2016-06-05
»
Phân tích sâu cấu trúc dữ liệu bên trong Redis (2) —— sds
2016-05-31
»
Phân tích sâu cấu trúc dữ liệu bên trong Redis (1) —— dict
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: Tìm hiểu thêm về o1, Lượng tính trong Thời gian Suy luận (Inference-time Compute) và Khả năng Lý luận (Reasoning) Trong phần trước, chúng ta đã khám phá những khái niệm cơ bản của DSPy. Bây giờ, hãy cùng đi sâu hơn vào các khía cạnh quan trọng như ngôn ngữ lập trình o1, vốn được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất và khả năng bảo trì. Một trong những yếu tố cốt lõi của hệ thống này là cách nó quản lý tài nguyên tính toán trong thời gian thực hiện suy luận (Inference-time Compute). Điều này đặc biệt quan trọng khi hệ thống phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu phức tạp một cách nhanh chóng và chính xác. Bên cạnh đó, việc hiểu rõ khả năng lý luận (Reasoning) của hệ thống cũng rất đáng chú ý. Hệ thống không chỉ cần biết cách xử lý dữ liệu mà còn cần có khả năng đưa ra kết luận hợp lý dựa trên thông tin sẵn có. Điều này đòi hỏi một sự cân bằng tinh tế giữa thuật toán và logic, giúp hệ thống có thể đưa ra quyết định một cách tự nhiên như con người. Tóm lại, trong phần này, chúng ta sẽ tập trung vào cách các thành phần này hoạt động cùng nhau để tạo nên một hệ thống hoàn chỉnh và hiệu quả. Mỗi yếu tố đều đóng vai trò quan trọng, từ ngôn ngữ lập trình o1 đến quản lý tài nguyên và khả năng lý luận, tất cả đều góp phần xây dựng một tương lai đầy hứa hẹn cho công nghệ trí tuệ nhân tạo.
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