什么是推理大模型？DeepSeek R1推理大模型与DeepSeek V3模型的区别是什么？什么时候该使用推理大模型？
最近，随着DeepSeek R1的火爆，推理大模型也进入大众的视野。但是，相比较此前的GPT-4o，推理大模型的区别是什么？它适合什么样的任务？推理大模型是如何训练出来的？很多人并不了解。本文将详细解释推理大模型的核心内容。
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梯度下降、牛顿法、拟牛顿法详细介绍
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Linux权限管理之基本权限
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AI系统中（机器学习算法）导致偏差的原因总结
基于算法的业务或者说AI的应用在这几年发展的很快。但是，在实际应用的场景中，我们经常会遇到一些非常奇怪的偏差现象。例如，Facebook将黑人标记为灵长类动物、城市图像识别系统将公交车上的董明珠形象广告识别为闯红灯的人等。算法系统出现偏差的原因有很多。本篇博客将总结在数据获取相关方面可能导致模型出现偏差的原因。
Baichuan系列大语言模型升级到第二代，百川开源的Baichuan2系列大模型详解，能力提升明显，依然免费商用授权
百川智能是前搜狗创始人王小川创立的一个大模型创业公司，主要的目标是提供大模型底座来提供各种服务。虽然成立很晚（在2023年4月份成立），但是三个月后便发布开源了Baichuan系列开源模型，并上架了Baichun-53B的大模型聊天服务。这些模型受到了广泛的关注和很高的平均。而2个月后，百川智能再次开源第二代baichuan系列大模型，其能力提升明显。
DataLearnerAI发布中国国产开源大模型生态概览统计：国产开源大模型都有哪些？现状如何？
随着GPT的一路爆火，国内大模型的开源生态也开始火热。各大商业机构和科研组织都在不断发布自己的大模型产品和成果。但是，众多的大模型产品眼花缭乱。为了方便大家追踪国产开源大模型的发展情况，DataLearnerAI发布了中国国产大模型生态系统全景统计（地址：https://www.datalearner.com/china-opensource-llm ），本文也将根据这个统计结果简单分析当前国产开源大模型的生态发展情况。
财大气粗！英伟达官方AI Playground提供可以免费使用的Stable Diffusion XL、LLaMA2、CLIP等模型
AI Playground最近的LLaMA2、Stable Diffusion XL等模型的进展也让大家看到了最新最强大的模型的能力。但是，对于大多数人来说，这些模型的使用依然具有较高的门槛，除了硬件资源消耗大，本身的部署也不容易。而支撑这些模型的一个重要的硬件因素就是英伟达的显卡。显卡已经超越一般理财，变得越来越贵。因此，基于大模型的免费服务成本也很高，而今天，英伟达官方的NGC网站推出了新的几款可以免费使用的大模型，包括聊天大模型LLaMA2、文本生成图片大模型Stable Diffusion等，基于
Java读取和操作上G文本数据
在处理文本时，经常遇到超过1g存储的数据，直接简单的读取，可能遇到java空间不足的问题，为解决此问题，可将大文本数据按照行进行切分为很多块，并将每一块存储为一个文本
通过从零开始实现一个感知机模型，我学到了这些【转载】
本文转自雷锋网，原文《通过从零开始实现一个感知机模型，我学到了这些》，作者：恒亮，文章转载已获授权。感知器（英语：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室（Cornell Aeronautical Laboratory）时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。本文介绍了搭建感知机模型的基本操作也包含了作者的一些心得。
网络爬虫模拟登陆获取数据并解析实战（二）
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SlimPajama：CerebrasAI开源最新可商用的高质量大语言模型训练数据集，含6270亿个tokens！
大语言模型训练的一个重要前提就是高质量超大规模的数据集。为了促进开源大模型生态的发展，Cerebras新发布了一个超大规模的文本数据集SlimPajama，SlimPajama可以作为大语言模型的训练数据集，具有很高的质量。除了SlimPajama数据集外，Cerebras此次还开源了处理原始数据的脚本，包括去重和预处理部分。官方认为，这是目前第一个开源处理万亿规模数据集的清理和MinHashLSH去重工具。
Dask concat throws ValueError: Shape of passed values is (xxx, xxx), indices imply (xxx, xxx)
在使用Dask进行两个dataframe的concatenate操作的时候抛出ValueError，本文记录这个错误以及解决方案。
线性数据结构之跳跃列表（Skip List）详解及其Java实现
数据结构中，自平衡二叉查找树搜索效率高，但是需要通过旋转和变色维护平衡。而列表虽然简单，但是对元素的查找需要比对列表中的每个元素，查找速度较慢。为了兼顾列表的简单易用，并提高查找效率，跳跃列表（Skip List）应运而生。
Git的简介和使用
Git是一个版本控制系统，用来追踪计算机文件的变化的工具，也是一个供多人使用的协同工具。它是一个分布式的版本控制系统，本文将简单介绍如何使用。
模型中的参数和超参数
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在消费级显卡上微调OpenAI开源的自动语言识别模型Whisper：8GB显存即可针对你自己的数据建立ASR模型
德国的一位博士生开源了一个使用LoRA（Low Rank Adaptation）技术和PEFT（Parameter Efficient Fine Tuning）方法对Whisper模型进行高效微调的项目。可以让大家在消费级显卡（显存8GB）上对OpenAI开源的WhisperV2模型进行微调！
Keras框架下输出模型中间层学习到的表示的两种常用方式
深度学习本质上是表示学习，它通过多层非线性神经网络模型从底层特征中学习出对具体任务而言更有效的高级抽象特征。针对一个具体的任务，我们往往会遇到这种情况：需要用一个模型学习出特征表示，然后将学习出的特征表示作为另一个模型的输入。这就要求我们会获取模型中间层的输出，下面以具体代码形式介绍两种具体方法。
MySQL8授权用户远程连接失败，提示ERROR 1410 (42000): You are not allowed to create a user with GRANT
原来直接用root账户授权远程访问失败，最新的MySQL8不允许直接创建并授权用户远程访问权限，必须先让自己有GRANT权限，然后创建用户，再授权。
hive数据操作
hive的使用方法
如何把一个目录下的所有文件，合并成一个文件
java 读写操作
强化学习的数学基础之马尔可夫链（Markov Chain）
马尔可夫链（Markov Chain）是由马尔可夫性质推导出来的一种重要的概率模型。马尔科夫链是一种离散时间的随机过程，作为现实世界的统计模型，有很多应用。在热力学、统计力学、排队理论、金融领域等都有重要的应用价值。 作为一种离散时间的随机过程，与其对应的模型是马尔可夫过程（Markov Process），这是一种连续时间随机过程的模型。本节将主要介绍马尔科夫链。
R语言操作数据库
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大语言模型的技术总结系列一：RNN与Transformer架构的区别以及为什么Transformer更好
大语言模型（Large Language Model，LLM）是近几年进展最大的AI模型。早期的深度学习架构语言模型以RNN为主，现在则基本上转成了Transformer的架构。尽管如此，Transformer本身也是有着不同的区别。而本文是大语言模型系列中的一篇，主要介绍RNN模型与Transformer之间的区别。