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第一章:错过等于损失10万流量!Open-AutoGLM引爆朋友圈的底层逻辑当大多数开发者还在为大模型微调成本焦头烂额时,Open-AutoGLM 已悄然在技术圈掀起一场静默革命。其核心并非简单开源一个模型,而是通过“自动化提示工程 轻量化蒸馏…
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9.2 降维技术对比:PCA、LDA、t-SNE、UMAP与自编码器 降维是机器学习与数据科学中的一项核心技术,旨在将高维数据映射到低维空间,同时尽可能保留数据的关键信息。其动机在于缓解“维数灾难”、去除噪声与冗余、实现数据可视化,并为后续的建模任务提升计算效率与模型性能。降…
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YOLO模型部署Serverless平台:按Token计费新模式 在智能视觉应用日益普及的今天,一个现实问题摆在开发者面前:如何用最低的成本,把高性能的目标检测模型快速推上线,并且能灵活应对流量波动?传统做法是租一台…
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第一章:Open-AutoGLM推理优化的背景与意义随着大语言模型在自然语言处理任务中的广泛应用,如何提升其推理效率成为工业界和学术界共同关注的核心问题。Open-AutoGLM作为开源的自动推理优化框架,旨在通过系统化的方法降低大模型部署成本&#…