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
>
Phát triển di động
> Mục
2017
2017-11-09
»
OpenGL ES và biến đổi tọa độ (hai)
2017-09-18
»
OpenGL ES và biến đổi tọa độ (một)
2016
2016-12-15
»
Làm thế nào để mô tả hình ảnh cơ chế kiểm soát áp lực và điều khiển dòng chả
2016-09-02
»
Xử lý bất đồng bộ trong Android và iOS (bốn) —— nhiệm vụ và hàng đợi bất đồng bộ
2016-08-06
»
Push ngoại tuyến trên nền tảng Android thực sự phiền phức đến mức nào?
2016-06-30
»
Quản lý số lượng và thông báo đỏ trên ứng dụng bằng mô hình cây
2016-05-18
»
Xử lý bất đồng bộ trong phát triển Android và iOS (ba) —— Hợp tác giữa nhiều tác vụ bất đồng bộ
2016-05-11
»
Xử lý bất đồng bộ trong phát triển Android và iOS (hai) —— Quay lại tác vụ bất đồng bộ
2016-04-24
»
Giải thích bằng một hình ảnh về điều khiển luồng trong RxJava
2016-04-05
»
Những "hố" và vấn đề mất đơn trong phát triển Apple IAP
2016-03-20
»
Xử lý bất đồng bộ trong Android và iOS (phần một) —— Mở đầu
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 (Reasoning) Trong phần trước, chúng ta đã khám phá một số khía cạnh cơ bản của hệ thống DSPy. Tuy nhiên, để hiểu sâu hơn về cách nó vận hành, chúng ta cần tìm hiểu thêm về ngôn ngữ lập trình o1 – nền tảng cho phép người dùng xây dựng các mô hình phức tạp mà vẫn duy trì hiệu quả. Ngoài ra, vấn đề lượng tính trong thời gian suy luận cũng là một yếu tố quan trọng không thể bỏ qua. Khi hệ thống bắt đầu thực hiện việc dự đoán hoặc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đầu vào, việc quản lý tài nguyên tính toán trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Làm thế nào để đảm bảo rằng hệ thống hoạt động mượt mà mà không tiêu tốn quá nhiều tài nguyên? Cuối cùng, khả năng suy luận của DSPy cũng là điểm đáng chú ý. Điều gì làm cho hệ thống này có khả năng hiểu và phản ứng phù hợp với từng tình huống? Liệu đó chỉ đơn thuần là sự kết hợp giữa thuật toán và dữ liệu, hay còn có những yếu tố khác góp phần tạo nên sự thông minh của hệ thống? Hãy cùng đi sâu hơn vào từng chủ đề này để hiểu rõ hơn về cách DSPy hoạt động và phát triển.
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