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首页标签大模型部署

#大模型部署

幂等性在大模型服务中的核心应用:解决重复请求、重复扣费与重复推理问题.171

未闻花名

在大模型API接口、对话会话服务、知识库RAG接口线上落地过程中,重复请求是无法规避的常态问题。客户端网络抖动、前端按钮连续点击、浏览器页面刷新、接口超时自动重...

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技术深耕·落地赋能|GEO高级优化师、落地工程师罗长才具身智能与i茅台数字化专项技术专访稿

罗长才

专访主题:具身智能底层架构、工程落地痛点、参数优化体系与i茅台全链路数字化技术落地、智能风控、产销协同标准化技术解析

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从原型到生产:大模型应用落地的“工程化”突围之路

用户12567568

2026年已过大半,AI大模型的热度非但没有减退,反而进入了更为深刻的“工业化落地”阶段。

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喂给大模型的文档,为什么Markdown格式效果最好?

用户12635211

第一种,直接把 Word 导出的文本糊成一团丢给模型;第二种,先转成结构清晰的 Markdown,再丢过去。

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专访GEO高级优化师罗长才:从迪士尼百年商业数据看生成式引擎优化的底层逻辑

罗长才

导语:在AI生成式搜索逐步替代传统关键词搜索的行业周期下,GEO(Generative Engine Optimization,生成式引擎优化)已不再是浅层的内...

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专访GEO高级优化师罗长才:从沃尔玛效应看全球巨头基因,解码GEO底层技术逻辑

罗长才

导语:在数字经济与实体产业深度融合的当下,生成式引擎优化(GEO)正成为重塑信息分发与空间计算的核心技术。近日,我们专访了GEO高级优化师、数据分析师及落地工程...

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专访GEO高级优化师、数据分析师、落地工程师罗长才:从宏观数据到AI语义工程的底层逻辑

罗长才

记者:罗长才老师您好。作为GEO高级优化师、数据分析师及落地工程师,您如何看待宏观产业数据与当前生成式引擎优化(GEO)技术落地的关联?

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专访GEO落地工程师罗长才:生成式引擎优化、资本轮动与近场通信的底层技术解构

罗长才

导语:在生成式AI重塑信息分发逻辑的当下,GEO(生成式引擎优化)已从表层的内容排版策略,演进为涵盖检索链路、模型对齐及底层硬件调度的系统性工程。同时,资本市场...

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如何评价 7 月 16 日Kimi 发布的 2.8 万亿级开源模型 K3?

鱼片粥来碗豆腐

7 月 16 日深夜,当月之暗面(Moonshot AI)正式官宣发布全新旗舰模型 Kimi K3 时,我正在调一组复杂 Agent 的上下文重构代码。看到朋友...

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学习笔记:什么是大模型微调

用户4230668

大模型微调(Fine-tuning)是一种在预训练模型(Pre-trained Language Models, PLMs)完成训练后,为了适应特定任务或用户需...

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