demi的博客

本文将探讨AI与大数据的结合，分析两者如何帮助企业和组织在信息洪流中找到可操作的见解。

到2027年，中国的全部AI推理工作负载中，基于云的工作负载占比将从前的20%上升至80%。

许多人经常难以理解Bagging和Boosting的核心要点，本文通过动画展示了这两种技术的内部工作原理。

在云环境中领先于新兴的网络威胁。通过采用多层安全方法确保云数据的完整性。

无论是图像识别、自然语言处理，还是自动驾驶汽车和推荐系统，神经网络几乎无处不在。那么，什么是神经网络模型？它们如何工作？又为什么如此强大？

先进的封装技术和Chiplet要求采用精密且灵活的测试策略。

生成式人工智能内在局限日益凸显，如何继续深入推进生成式人工智能技术发展，使之能够真正广泛落地应用，成为人们关注的焦点。

通过深入研究和解析大数据，AI可以帮助我们从繁杂的数据中提取出对商业决策至关重要的洞察。

本文介绍了知识蒸馏技术，这是一种将大型、计算成本高昂的模型的知识转移到小型模型上的方法，从而在不损失有效性的情况下实现在计算能力较低的硬件上部署，使得评估过程更快、更高效。

LLM容易受到诸如人口偏见、社会刻板印象和LLM幻觉等问题的影响。