人工智能人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。...(more)
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面对大模型给出极端错误答案的情况，首先应确保模型的训练数据、算法逻辑等基础组件无误。若确认是大模型的内部机制出现问题，可以采取以下措施：对模型进行重新训练，修正偏差。1、引入其他数据源或知识图谱进行矫正。2、升级模型架构，优化算法。结合领域专家知识，对模型进行人工...
三个场景都需要基于大量的数据进行分析和预测。通过行业大模型，可以挖掘出数据中的隐藏信息和模式，从而更好地理解和预测欺诈行为、客户行为和信用风险。 且需要随着数据的不断积累和业务的变化，策略也需要不断地更新和调整。 信用评估和欺诈检测的目标是识别和预防风险，而客...
灾备·2023-11-15
滴滴Redis实现异地多活，主要思路有主从架构、Proxy双写架构、数据层双向同步架构。第三代多活架构解决了回环、重试、数据冲突等问题，提高了数据同步的可靠性。Syncer解决了MySQL数据同步问题，保证了数据同步的稳定性。...(more)
Redis·2023-11-10
Redis使用不同编码方式优化对象效率，哈希对象采用ziplist和hashtable编码。使用ziplist编码时，元素少性能更好，使用hashtable编码时，适合保存大量元素。命令执行时，时间复杂度不同。
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人工智能·2023-04-20
客服系统首先是可以考虑的应用，其他日常工作流，合规审计类也可以考虑将其作为一个数字助手应用打造，其他业务待探索和挖掘如果不想处理和云平台的抢资源抢能耗问题，应当单独建设系统；大模型是个计算密集型应用，会消耗所有算力，没有和现有平台复用的价值。厂商的服务模式我知道有...
大语言模型·2023-10-03
如何设计大模型基础设施，包括筛选模型、规模训练和适配部署，以及集群、机柜和节点级的设计原则和注意事项。需考虑训练带宽、GPU算力、集群规模、成本等因素，并进行集成测试。
