人工智能技术文章
-
- AI 输出 JSON 偶尔多出 Markdown 围栏怎么做容错解析
- 模型输出 JSON 偶尔带有 Markdown 围栏时,先判断拒答和截断状态,再只清理首尾围栏,最后用 encoding/json 解码并执行字段级业务校验。
- 科技周边 · 人工智能 | 2星期前 | 398浏览 收藏
-
- 本地大模型量化后回答变慢怎么区分显存和上下文瓶颈
- 本地大模型量化后变慢,不一定是量化本身造成的。本文用显存峰值、首 token 延迟、生成 token/s 和上下文长度的对照实验,区分权重显存压力与 KV Cache 上下文瓶颈,并比较 4/8 bit、缓存卸载和量化缓存的选择。
- 科技周边 · 人工智能 | 2星期前 | 人工智能 · 性能排查 · 本地推理 model quantization KV Cache 433浏览 收藏
-
- AI Agent 工具调用返回结构化错误时怎么让模型重试
- AI Agent 工具调用失败时,不要无条件重放模型请求。本文用统一错误信封、错误码分层、原始 call_id 回传和有限重试预算,让模型只重试可修复问题,并避免副作用重复执行。
- 科技周边 · 人工智能 | 2星期前 | 307浏览 收藏
-
- RAG 检索结果太多时怎么用 reranker 控制上下文长度
- RAG 不应该把向量召回的所有片段直接塞进上下文。本文用 reranker 重排候选片段,再用 token 预算、单片段上限和来源去重装配最终上下文,给出可观测的参数与 Python 示例。
- 科技周边 · 人工智能 | 2星期前 | 281浏览 收藏
-
- RAG 处理 PDF 表格时怎么避免只提取正文文本
- PDF 表格在 RAG 中不能只靠正文抽取。本文用摄取、元素表示和检索核对三层方法,说明如何保留表格结构、图片与页码元数据。
- 科技周边 · 人工智能 | 2星期前 | 244浏览 收藏
-
- AI 问答结果波动大时怎么固定评测提示和数据集
- AI 问答评测不稳定,通常不是模型分数本身的问题,而是提示、检索配置和数据集同时在变化。本文给出一套可重复的 RAG 评测拆分、数据字段和回归清单。
- 科技周边 · 人工智能 | 2星期前 | 215浏览 收藏
-
- RAG 评测怎么分别统计召回率和答案正确率
- RAG 评测不要只看一个总分。本文用固定 JSONL 样本,把检索上下文覆盖率与最终答案正确率拆开统计,并用指标组合定位检索、生成和数据集问题。
- 科技周边 · 人工智能 | 2星期前 | 人工智能 · rag · RAG 召回率 evaluation Context Recall Answer Correctness 答案正确率 293浏览 收藏
-
- 向量库维度不一致报错时怎么检查 embedding 配置
- 向量库维度不一致通常源于 embedding 模型输出、批量请求和集合 schema 没有对齐。本文给出从 expected/actual 到模型配置、命名向量和迁移方案的检查清单。
- 科技周边 · 人工智能 | 2星期前 | rag · embeddings 498浏览 收藏
查看更多
课程推荐
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- Golang深入理解GPM模型
- Golang深入理解GPM调度器模型及全场景分析,希望您看完这套视频有所收获;包括调度器的由来和分析、GMP模型简介、以及11个场景总结。
- 474次学习
查看更多
AI推荐
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 256次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 301次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 280次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 257次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 67次使用
