计算成本
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企业AI项目为何在最后阶段功亏一篑?跨越终点的三大关键策略
在人工智能技术迅猛发展的今天,一个令人震惊的数据正引起企业界的高度关注——根据IDC最新研究显示,高达88%的企业AI概念验证项目最终未能实现规模化部署。这个数字暴露出一个残酷现实…
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大语言模型定制:微调与上下文学习的较量
在人工智能领域,大语言模型(LLM)的定制已成为实现特定任务性能优化的关键步骤。近期,来自Google DeepMind与斯坦福大学的研究人员发布了一项关于微调(Fine-Tuni…
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AI生成代码准确性提升:研究人员采用顺序蒙特卡洛方法
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,AI辅助编码正逐渐成为软件开发领域的一大热门趋势。然而,尽管AI编码助手能够显著提高编码效率,但开发者们在使用这些工具时也遇到了一些问题。为了提…
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微软研究显示:AI推理并非标记越多越好,更多标记可能带来更多问题
大型语言模型推理中的标记数量问题 大型语言模型(LLMs)正日益展现出复杂推理的能力,这得益于“推理时间缩放”技术,即在推理过程中分配更多的计算资源来生成答案。然而,微软研究的一…