大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~

强化学习（Reinforcement Learning）是近年来十分火热的一种机器学习研究领域。随着DeepMind（谷歌旗下的研究机构）的AlphaGo在围棋界战胜人类之后，这类方法开始被人们广泛关注。但是，强化学习并不是突然出现，也不是DeepMind的首创，在很久之前，这种方法已经开始发展，但是近年来，随着AI相关的软硬件能力的提升，强化学习的实用价值也开始显现。本文不涉及强化学习本身的技术细节，仅仅记录这种方法的历史由来。

RNN的应用有很多，尤其是两个RNN组成的Seq2Seq结构，在时序预测、自然语言处理等方面有很大的用处，而每个RNN中一个节点是一个Cell，它是RNN中的基本结构。本文从如何使用RNN建模数据开始，重点解释RNN中Cell的结构，以及Keras中Cell相关的输入输出及其维度。我已经尽量解释了每个变量，但可能也有忽略，因此可能对RNN之前有一定了解的人会更友好，本文最主要的目的是描述Keras中RNNcell的参数以及输入输出的两个注意点。如有问题也欢迎指出，我会进行修改。

检索增强生成（Retrieval-augmented generation，RAG）是一种将外部知识检索与大型语言模型生成相结合的方法，通常用于问答系统。当前使用大模型基于外部知识检索结果进行问答是当前大模型与外部知识结合最典型的方式，也是检索增强生成最新的应用。然而，近期的研究表明，这种方式并不总是最佳选择，特别是当检索到的文档数量较多时，这种方式很容易出现回答不准确的情况。为此，LangChain最新推出了LongContextReorder，推出了一种新思路解决这个问题。

DALLE·2的出现，让大家认识到原来文本生成图片可以做到如此逼真效果，此后Stable Diffusion的开源也让大家把Text-to-Image玩出花了。而现在，Meta AI的研究人员让这个工作继续往前一步，发布了Text-to-Video的预训练模型：Make-A-Video。

科研小助手，帮助认识科研中常见缩写词和混淆词等，来自《机器学习导论》的专业词汇

在大语言模型的训练和应用中，计算精度是一个非常重要的概念，本文将详细解释关于大语言模型中FP32、FP16等精度概念，并说明为什么大语言模型的训练通常使用FP32精度。

使用SpringMVC框架搭建Web项目工程是目前非常流行的web项目创建方式。同时Spring Security也为我们提供了登录验证和权限控制等内容。

HuggingFace是目前最火热的AI社区（HuggingFace简介：https://www.datalearner.com/blog/1051636550099750 ），很多人称之为AI模型的GitHub。包括Google、微软等很多知名企业都在上面发布模型。而HuggingFace上提供的流行的模型也是大家应当关注的内容。本文简单介绍一下2023年4月初的七天（当然包括3月底几天）的最流行的9个模型（为什么9个，因为我发现第10个是一个数据集！服了！）。让大家看看地球人都在关注和使用什么模型。

翻译自Wann-Jiun Ma的Deep Learning Meets Recommendation Systems，主要讲了推荐系统的基础算法以及使用深度学习对电影的海报进行近似计算，从而推荐相似的电影。

受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是G.Hinton教授的一宝。Hinton教授是深度学习的开山鼻祖，也正是他在2006年的关于深度信念网络DBN的工作，以及逐层预训练的训练方法，开启了深度学习的序章。其中，DBN中在层间的预训练就采用了RBM算法模型。RBM是一种无向图模型，也是一种神经网络模型。

使用Maven作为构建工具，管理项目和依赖非常方便。这篇博客将简要介绍在Eclipse中如何使用Maven插件

所谓AI Agent就是一个以LLM为核心控制器的一个代理系统。业界开源的项目如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等，都是类似的例子。然而，并不是所有的AI Agent都有很好的表现，其核心还是取决于LLM的水平。尽管LLM已经在许多NLP任务上取得进步，但它们作为代理完成实际任务的能力缺乏系统的评估。清华大学KEG与数据挖掘小组（就是发布ChatGLM模型）发布了一个最新大模型AI Agent能力评测数据集，对当前大模型作为AI Agent的能力做了综合测评，结果十分有趣。

使用pandas的DataFrame和dask的DataFrame保存数据到csv文件时候会出现两个换行符的情况。本文描述如何解决。