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人工智能

在 RAG 中，你如何選擇 Embedding Model 嵌入模型，需要考慮哪些因素
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在 RAG 應(yīng)用中為了優(yōu)化檢索精度，其中的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理怎么做
183 閱讀
什么自查詢？為什么在 RAG 中需要自查詢
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在 RAG 中，索引流程中的文檔解析你們怎么做的
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A2A 協(xié)議的工作流程是怎樣的
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如何進(jìn)行 RAG 調(diào)優(yōu)后的效果評估？請給出真實(shí)應(yīng)用場景中采用的效果評估標(biāo)準(zhǔn)與方法
248 閱讀
什么是 RAG？RAG 的主要流程是什么
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什么混合檢索？在基于大模型的應(yīng)用開發(fā)中，混合檢索主要解決什么問題
191 閱讀
什么查詢擴(kuò)展？為什么在 RAG 應(yīng)用中需要查詢擴(kuò)展
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什么是 RAG 中的分塊？為什么需要分塊
203 閱讀
RAG 的完整流程是怎么樣的
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A2A 協(xié)議有哪五大設(shè)計(jì)原則
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AUC 到底在統(tǒng)計(jì)上代表什么？你怎么計(jì)算它，在線上業(yè)務(wù)里你如何解釋“這次 AUC 提升”的含義。.docx
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Transformer 里因果注意力的 Q K V 各從哪來？Mask 具體怎么實(shí)現(xiàn)。
281 閱讀
為什么你在項(xiàng)目里會選 ResNet？從梯度傳播、表示能力、參數(shù) 算力、遷移性幾個維度講講你的工程化理由。
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挑一次你覺得最有價(jià)值的“特征 損失”前向推導(dǎo)，完整講講從想法到落地的過程和收益。
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你怎么看“多頭注意力 + 強(qiáng)化學(xué)習(xí)”的組合？它的價(jià)值在哪，工程上會碰到什么難點(diǎn)。
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YOLOv8 的結(jié)構(gòu)你怎么拆解？訓(xùn)練與部署各自踩過哪些坑，你是怎么解決的。
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Scaled DotProduct Attention 為啥要除以 √dk？如果不除會出什么數(shù)值或訓(xùn)練問題。
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當(dāng)負(fù)樣本比例劇變時(shí)，AUC 可能怎么走？你會如何保證指標(biāo)的穩(wěn)定和可比
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Paraformer 有什么優(yōu)勢、適用邊界是什么？跟傳統(tǒng) CTC/Transducer 比，差別和取舍點(diǎn)在哪。
310 閱讀
為什么要做 Label Smoothing.docx為什么要做 Label Smoothing？它怎么做，什么邊界條件才適合，過度用會有什么坑。
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L1 和 L2 正則你怎么選？它們各自的效果與風(fēng)險(xiǎn)是什么，工程里你是怎么權(quán)衡的。
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樣本量不夠的時(shí)候你會怎么補(bǔ)？數(shù)據(jù)增強(qiáng)、半/自監(jiān)督、遷移學(xué)習(xí)、先驗(yàn)約束、合成數(shù)據(jù)——你實(shí)際用過哪些，效果如何。
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