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一种可复用的 AI 提效方案:AI 点灯

在当今飞速发展的时代,AI技术正不断渗透到我们生活的各个层面,深刻改变着传统的工作方式和生活模式。面对这一重大变革,我们不能被动观望或抗拒,而应积极拥抱AI,将其作为成长的助力。只有与AI协同发展,才能在这场技术革新的浪潮中立于不败之地,顺势而为才能事半功倍。 大模型的典型特征 强项: 1. 自然语言理解与生成 2. 广泛的知识覆盖 3. 高效的文本处理 4. 学习与适应 5. 计算能力强 弱项: 1. 理解与推理局限 2. 生成内容的准确性 简单来说,可以把现在的AI看作是一个可以不断学习,能够按照指定思路理解和解决问题的强文本处理工具。那么合理利用强弱项,就可以给我们的场景带来提效了。 强项 弱项 策略 自然语言理解与生成 能够将专业领域语言跟自然语言相互转换 广泛的知识覆盖 提供相应领域知识库,可以调用知识库能力 高效的文本处理 把对应的领域问题转换为文本 学习与适应 提供一些案例进行不断学习,提高准确度 计算能力强 能够处理大量重复劳动 理解与推理局限 指定理解问题的思路,以及解决问题的流程或步骤 生成内容的准确性 对生成的内容进行校验 总结一下,就是 把专业领域的重复劳动的问...

DeepSeek-R1 发布,性能对标 OpenAI o1 正式版

DeepSeek-R1 发布并同步开源模型权重。 DeepSeek-R1 遵循 MIT License,允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。 DeepSeek-R1 上线API,对用户开放思维链输出,通过设置 model='deepseek-reasoner' 即可调用。 DeepSeek 官网与 App 即日起同步更新上线。 性能对齐OpenAI-o1正式版 DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩 OpenAI o1 正式版。 蒸馏小模型超越 OpenAI o1-mini 在开源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个 660B 模型的同时,通过 DeepSeek-R1 的输出,蒸馏了 6 个小模型开源给社区,其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。 在发布并开源 R1 的同时,项目团队同步在协议授权层面也进行了如下调整: 模型开源 License 统一使用 MIT。开源仓库(...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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