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13.1 生成对抗网络基础:极小极大博弈、训练稳定性与模式崩溃 生成对抗网络是一种通过对抗过程来估计生成模型的框架。其核心思想在于同时训练两个相互博弈的神经网络:一个生成器和一个判别器,二者在动态竞争中共同进化,最终使生成器能够产出足以乱真的数据样本。本节将深入…
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AI Agent要真正成为一种“可广泛部署的自治软件”,最核心的能力有两个:可组合性可验证性。 而这两点恰恰是传统Web2无法提供、但加密货币系统天生具备的。 AI需要可组合性,而可组合性必须建立在可验证性之上 AI Agent的未来不是单个模型&…
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Kotaemon事实一致性检测:防止幻觉输出 在医疗咨询、金融理财或法律建议等高风险场景中,一句看似合理却完全错误的回答,可能带来严重后果。然而,这正是当前大型语言模型(LLM)面临的现实困境——它们擅长“自…
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第一章:Open-AutoGLM边缘部署的挑战与机遇随着大模型在自然语言处理领域的广泛应用,将如Open-AutoGLM这类生成式模型部署至边缘设备成为提升响应速度、保障数据隐私的重要方向。然而,边缘环境的资源受限性为模型部署带来了显著挑战࿰…
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第一章:Open-AutoGLM本地部署性能实测:i732G内存能否扛住千亿参数推理?在消费级硬件上运行千亿参数大模型曾被视为天方夜谭,但随着量化技术的成熟,Open-AutoGLM 的开源实现让这一目标逐渐成为现实。本次测试基于一台搭…
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第一章 系统方案规划 本系统以 “工业级稳定、便捷校准、功能扩展” 为核心目标,采用 PLC 作为控制核心,实现数字电子钟的时间显示、手动校准、整点报时功能,适配车间、机房等工业场景。核心控制单元选用西门子 S7-200 SMART PLC(…