Tag:AI
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RAG 一定需要 Chunk 和 Vector 吗?从检索原理到架构选型
Published: at 12:00 AMRAG 经常被误解为 Chunking、Embedding 和 Vector Database 的组合。本文拆解分块、向量化与检索增强生成的关系,说明它们分别解决什么问题、什么时候需要,以及企业知识库应该如何选择检索架构。
给老程序员的 Transformer 实战入门:从矩阵乘法到金融时序模型
Published: at 01:00 AM面向有扎实编程基础、但没有深度学习经验的开发者,从张量和矩阵乘法讲起,手写注意力,再用 PyTorch 训练 Transformer,最后把它用于金融时序、欺诈检测、收益率曲线和基金业务数据。
Thompson Sampling 如何优化 LLM 路由:从贝叶斯探索到生产成本控制
Published: at 09:00 AM从 Ramp 的生产实践出发,解释 Thompson Sampling 如何结合延迟分布、失败率、超时约束与模型成本进行在线路由,并分析实现边界和生产落地要点。
从 LLM 判断能力到可审计决策:金融服务业 Decision Model 的演进与治理实践
Published: at 02:30 PM研究金融服务业如何把通用 LLM、Agent 或专用决策模型用于判断任务,并通过证据、政策、验证、授权与审计,将模型能力演进为可治理的业务决策能力。
AI时代的大学课程
Published: at 02:02 AM著名公开的 AI/ML 课程资源汇总