Toggle navigation
Trang chủ
Phân tán
Công nghệ AI
Tùy bút tiểu thuyết
Phát triển di động
Công nghệ máy chủ
Thơ ca của tôi
Về tôi
Trang chủ
>
Công nghệ AI
> Mục
2025
2025-06-05
»
Khái niệm, mức độ tự trị và mức độ trừu tượng của AI Agent
2024
2024-12-28
»
LangChain's OpenAI và ChatOpenAI, rốt cuộc nên gọi cái nào?
2024-12-15
»
Phần tiếp theo của DSPy: Khám phá thêm về o1, Tính toán trong Thời gian Suy luận (Inference-time Compute) và Lý thuyết (Reasoning) Trong phần này, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào thế giới của DSPy, khám phá các khái niệm mới như ngôn ngữ lập trình o1. Đây là một công cụ mạnh mẽ giúp đơn giản hóa cách mà các chương trình được viết và thực thi. Đặc biệt, nó có khả năng tối ưu hóa hiệu suất một cách đáng kể, giúp giảm tải đáng kể lượng tài nguyên cần thiết. Đồng thời, chúng ta cũng không thể bỏ qua khía cạnh quan trọng khác - Tính toán trong Thời gian Suy luận (Inference-time Compute). Điều này đóng vai trò quan trọng khi nói đến việc xử lý dữ liệu trong thời gian thực, nơi mà mọi thứ phải diễn ra nhanh chóng và chính xác. Hiểu rõ cách hệ thống này hoạt động sẽ giúp chúng ta tối ưu hóa quy trình làm việc và tăng hiệu quả tổng thể. Cuối cùng, không thể không nhắc đến vai trò của Lý thuyết (Reasoning) trong lĩnh vực này. Việc hiểu và áp dụng lý thuyết đúng cách sẽ giúp chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp một cách sáng tạo và hiệu quả. Điều này đòi hỏi sự kết hợp giữa lý thuyết và thực tiễn để đạt được những tiến bộ vượt bậc. Tóm lại, trong phần tiếp theo của DSPy, chúng ta sẽ đi sâu vào những chủ đề thú vị này, từ o1, tính toán trong thời gian suy luận cho đến lý thuyết, tất cả đều hướng tới mục tiêu nâng cao hiểu biết và cải thiện hiệu suất trong công nghệ hiện đại.
2024-11-30
»
Nói chuyện về DSPy và kỹ thuật tự động hóa gợi ý (phần giữa)
2024-11-30
»
Nói chuyện về DSPy và kỹ thuật tự động hóa gợi ý (phần đầu)
2024-11-01
»
Giải thích một chút: Phân tích nguyên lý xác suất đằng sau LLM
2024-08-31
»
Xem xét lại thông tin từ GraphRAG
2024-06-02
»
Những điều thay đổi và không thay đổi trong sự thay đổi công nghệ: Làm thế nào để tạo ra token nhanh hơn?
2024-03-16
»
Khoa học phổ biến bằng lời thường: Transformer và cơ chế chú ý
2020
2020-05-04
»
Học máy nhìn thấy được: Zero-base hiểu sâu về mạng thần kinh
2020-01-18
»
Học máy cho người bình thường (một): Lý thuyết tối ưu hóa
2017
2017-01-06
»
Học sâu, lý thuyết thông tin và thống kê học
2016
2016-09-23
»
Bạn có cần hiểu công nghệ học sâu và mạng thần kinh không?
Phân loại mục
Phân tán
Tùy bút tiểu thuyết
Phát triển di động
Về tôi
Công nghệ AI
Công nghệ máy chủ
Thơ ca của tôi
Bài viết mới nhất
Khái niệm, mức độ tự trị và mức độ trừu tượng của AI Agent
LangChain's OpenAI và ChatOpenAI, rốt cuộc nên gọi cái nào?
Phần tiếp theo của DSPy: Khám phá thêm về o1, Tính toán trong Thời gian Suy luận (Inference-time Compute) và Lý thuyết (Reasoning) Trong phần này, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào thế giới của DSPy, khám phá các khái niệm mới như ngôn ngữ lập trình o1. Đây là một công cụ mạnh mẽ giúp đơn giản hóa cách mà các chương trình được viết và thực thi. Đặc biệt, nó có khả năng tối ưu hóa hiệu suất một cách đáng kể, giúp giảm tải đáng kể lượng tài nguyên cần thiết. Đồng thời, chúng ta cũng không thể bỏ qua khía cạnh quan trọng khác - Tính toán trong Thời gian Suy luận (Inference-time Compute). Điều này đóng vai trò quan trọng khi nói đến việc xử lý dữ liệu trong thời gian thực, nơi mà mọi thứ phải diễn ra nhanh chóng và chính xác. Hiểu rõ cách hệ thống này hoạt động sẽ giúp chúng ta tối ưu hóa quy trình làm việc và tăng hiệu quả tổng thể. Cuối cùng, không thể không nhắc đến vai trò của Lý thuyết (Reasoning) trong lĩnh vực này. Việc hiểu và áp dụng lý thuyết đúng cách sẽ giúp chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp một cách sáng tạo và hiệu quả. Điều này đòi hỏi sự kết hợp giữa lý thuyết và thực tiễn để đạt được những tiến bộ vượt bậc. Tóm lại, trong phần tiếp theo của DSPy, chúng ta sẽ đi sâu vào những chủ đề thú vị này, từ o1, tính toán trong thời gian suy luận cho đến lý thuyết, tất cả đều hướng tới mục tiêu nâng cao hiểu biết và cải thiện hiệu suất trong công nghệ hiện đại.
Nói chuyện về DSPy và kỹ thuật tự động hóa gợi ý (phần giữa)
Nói chuyện về DSPy và kỹ thuật tự động hóa gợi ý (phần đầu)
Giải thích một chút: Phân tích nguyên lý xác suất đằng sau LLM
Bắt đầu từ Vương Tiểu Bảo: Giới hạn đạo đức và quan điểm thiện ác của người bình thường
Xem xét lại thông tin từ GraphRAG
Những điều thay đổi và không thay đổi trong sự thay đổi công nghệ: Làm thế nào để tạo ra token nhanh hơn?
Thể trí thông minh doanh nghiệp, số hóa và phân công ngành nghề
Liên kết thân thiện:
sòng bài trực tuyế
99WIN
Sunwin
w9bet
Keonhacai
thethao247
789 Club