Toggle navigation
Trang chủ
Phân tán
Công nghệ AI
Tùy bút tiểu thuyết
Phát triển di động
Công nghệ máy chủ
Thơ ca của tôi
Về tôi
Trang chủ
>
Phát triển di động
> Mục
2017
2017-11-09
»
OpenGL ES và biến đổi tọa độ (phần hai)
2017-09-18
»
OpenGL ES và biến đổi tọa độ (một)
2016
2016-12-15
»
Làm thế nào để mô tả hình ảnh cơ chế backpressure và kiểm soát dò
2016-09-02
»
Xử lý bất đồng bộ trong Android và iOS (bốn) —— tác vụ và hàng đợi bất đồng bộ
2016-08-06
»
Đẩy thông báo bên ngoài trên Android thực sự khó chịu không?
2016-06-30
»
Quản lý thông báo số và dấu đỏ bằng mô hình cây
2016-05-18
»
Xử lý bất đồng bộ trong phát triển Android và iOS (phần ba) —— Cộng tác giữa nhiều tác vụ bất đồng bộ
2016-05-11
»
Xử lý bất đồng bộ trong phát triển Android và iOS (phần hai) —— Gọi lại cho tác vụ bất đồng bộ
2016-04-24
»
Giải thích bằng một bức ảnh về kiểm soát luồng trong RxJava
2016-04-05
»
Những cái hố và vấn đề đơn hàng bị mất trong phát triển Apple IAP
2016-03-20
»
Một bức tranh hiểu rõ RxJava kiểm soát luồng
Phân loại mục
Phân tán
Tùy bút tiểu thuyết
Phát triển di động
Về tôi
Công nghệ AI
Công nghệ máy chủ
Thơ ca của tôi
Bài viết mới nhất
Khái niệm, mức độ tự chủ và mức độ trừu tượng của AI Agent
LangChain's OpenAI và ChatOpenAI, nên gọi cái nào?
Phần tiếp theo của DSPy: Khám phá thêm về o1, Lượng tính tại thời gian suy luận (Inference-time Compute) và Khả năng (Reasoning) Trong phần trước, chúng ta đã tìm hiểu sơ lược về cách DSPy hoạt động. Ở phần này, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào các khía cạnh quan trọng như ngôn ngữ lập trình tối ưu hóa o1, cùng với việc giải thích lý do tại sao lượng tính toán trong giai đoạn suy luận lại quan trọng. Ngoài ra, chúng ta cũng sẽ thảo luận về khả năng lý luận của hệ thống, đó là khả năng hiểu và đưa ra kết luận dựa trên thông tin đầu vào. Ngôn ngữ lập trình o1 được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu chi phí tính toán, điều này đặc biệt hữu ích khi xử lý các tác vụ phức tạp. Việc giảm lượng tài nguyên cần thiết không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn cải thiện tốc độ phản hồi của hệ thống. Lượng tính toán tại thời gian suy luận đóng vai trò cốt lõi trong việc xác định hiệu quả của một hệ thống AI. Nó liên quan trực tiếp đến việc hệ thống có thể thực hiện nhanh chóng và chính xác các tác vụ như nhận diện hình ảnh, dịch ngôn ngữ hay trả lời câu hỏi trong thời gian thực hay không. Cuối cùng, khả năng lý luận của một hệ thống trí tuệ nhân tạo là yếu tố quyết định sự thành công của nó. Một hệ thống có khả năng phân tích logic và đưa ra quyết định dựa trên thông tin đã cho sẽ trở nên cực kỳ mạnh mẽ và linh hoạt trong nhiều tình huống khác nhau. Chúng ta sẽ tiếp tục khám phá những khái niệm này để hiểu rõ hơn về tiềm năng và giới hạn của DSPy trong việc tạo ra một hệ thống AI hiệu quả và thông minh.
Nói chuyện sơ lược về DSPy và kỹ thuật tự động hóa gợi ý (phần giữa)
Nói chuyện sơ lược về DSPy và kỹ thuật tự động hóa gợi ý (phần đầu)
Kiến thức phổ thông: Giải mã nguyên lý xác suất đằng sau LLM
Bắt đầu từ Vương Tiểu Bảo: ranh giới đạo đức và quan điểm thiện ác của người bình thường
Xem xét lại thông tin qua GraphRAG
Những thay đổi và bất biến trong sự thay đổi công nghệ: Làm thế nào để tạo ra token nhanh hơn?
Thể trí doanh nghiệp, số hóa và phân công ngành nghề trong lĩnh vực
Liên kết thân thiện:
quay hu
vip888
trò chơi bắn cá trò chơi bắn c
kết quả bóng đá trực tiếp
Tỷ Lệ Kèo Nhà Cái
slot machine
chơi game bắn c