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AI不仅能回答问题,还能采访人类了。Anthropic让模型与1250名真实用户深度对话,自动写提纲、追问、做聚类分析,最后画出一张「人类情绪雷达图」。这一次,人类成了AI的研究对象。很难想象,有一天AI真的开始采访人类了。内…
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第一章:Open-AutoGLM商业化破局的背景与战略意义在人工智能技术快速演进的背景下,大模型生态正从封闭研发走向开放协同。Open-AutoGLM作为开源自动化通用语言模型项目,其商业化破局不仅关乎技术落地效率,更承载着重塑AI生产力分配…
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Kotaemon在低资源环境下的轻量化改造方案 在边缘计算和嵌入式AI应用日益普及的今天,越来越多企业希望将智能对话系统部署到低成本、低配置的硬件上——比如一台仅2GB内存的小型云服务器,甚至是一台树莓派。然而,现实却充满挑战:大…
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TensorFlow对混合精度训练的支持及其性能收益 在当今深度学习模型日益庞大的背景下,从数十亿参数的视觉大模型到复杂的推荐系统,训练成本已成为企业落地AI的核心瓶颈。显存不足、训练周期过长、硬件利用率低下——这些问题不断困扰着工程师。而解决这些挑…
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