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1、信仰差异,大厂,开源是全球唯一坚定信仰者,行业价值环节行业价值环节行业发展线行业发展线,判断,会拿走价值链的大头判断,带来了什么变化时代时代,理解能力,采集更多非结构化数据交互方式多元化自然语言取代编程语言生成能力,推理能力推荐,组织信息的。

2、启发从技术和业务两方面对的思考和探索在会场切身感受到对社区的震动完全颠覆了以往,人工智障,的体验遥不可及通用人工智能,似乎有了可能性商业启示从会场展台上了解到,业务模式成功直观认识到大语言模型,的商业潜力,自然语言处理新范式,主流模式。

3、笨重资源占用多大部分时间是在等待轻量级资源占用量小节省大量计算资源与与与与为什么要用为什么要用,太难学,太难学,为什么为什么不用不用,学习曲线太陡峭了,学习周期太长学习曲线太陡峭了,学习周期太长了了招招开发太难了开发太难了在系统编程已经取得。

4、ofLLMuseandaccuracywithoutLamini,VPEngDirector,BigTech,Fortune10,WhytrainyourownLLM,YouwantLLMsinyourproductsYourenotalo。

5、CompanyNameHere,AllRightsReserved,GenerativeAIInTheNewsItWasTheBestOfTimes,ItWasTheWorstTimes3,2021StorageDeveloperConfe。

6、域都取得了令人瞩目的成就,在自然语言处理领域,GPT系列模型在文本生成,问答系统和对话生成等任务中展现出色的性能,在知识图谱构建,智能助手开发等方面,LLM技术也发挥了关键作用,此外,它还在代码生成,文本摘要,翻译等任务中展现了强大的通用性。

7、文本标注数据人工反馈上百万小时大语言模型训练,算法和问题梯度梯度模型样本样本,梯度同步,模型更新,梯度计算需求限制模型存储模型,模型,显存容量,梯度同步模型,模型,网络带宽,优化器,优化状态切分到数据并行的各个上,部分通信和梯度计算并行,激。

8、的户答疑场景天适合利进智能化改造,可以引升级智能客服利建设智能客服怎么做建设思路利建设智能客服,思路利建设智能客服,思路,企业内落地演进第零步,这看起来没什么新鲜的,这仅仅是个起步,绝不是终态,起步是我们去落地必不可少的步,第零步,户视开发。

9、全量放入,可能不是最优方式步骤,私域数据的分割,存入向量数据库,向量数据库召回,召回结果作为的,私域数据,分割考量,分割颗粒度召回准确率和速度维护成本数据接入个文件个分割策略,分隔符均匀分割树结构私域数据,召回考量,满足上下文长度信息不丢失。

10、伴成为企业数字化转型的最佳伙伴6900,16万,10,1600,50强公司员工数帮助企业数字化转型全国分子公司数全国服务商1600家覆盖全国30多个省市2020在线经济,上海,50强微盟产品和服务布局微盟数据建设基于LLM的ABI实践与探索。

11、类别类别参数量参数量显存用显存用,巨大的部署代价,高延迟,低吞吐,昂贵的高性能巨大的部署代价,高延迟,低吞吐,昂贵的高性能,是是模型能力在产品中真正落地的拦路虎模型能力在产品中真正落地的拦路虎领域背景,推理难点模型压缩,量化原理,对称量化反。

12、一版年,提出,渐进式框架概念,后发布,年,陆续发布,版本,新增了支持基于路由的代码分割,资源预加载和异步组件,对进行重写,目前是改进代码架构,提高其长期的可维护性,正式发布,稳定版,引入全新响应式系统和,类型系统改为,进一步提升性能和开发体。

13、orgpdf2309,07864,pdfTheRiseandPotentialofLargeLanguageModelBasedAgents,ASurveyLLM,basedAgents组成模块Agent,LLM,memory,planni。

14、SourceSummit,TheLinu,FoundationMemberSummit和KubeCon此处添加标题WorkloadsfortheagentsMemoriesConversationhistoriesCreatingandse。

15、选择应用场景的原则三原则不适合场景举例的适用场景的选择无需模仿人类交谈,无需推理能力,任务和语言文字无关,驱动其他模型,比如异常检测,根因定位,画图等,有海量数据集供训练,且预测数据同分布,非创意性的文本或复杂的逻辑代码生成,内容已经自包含。

16、效果评估4,总结展望LLM代码生成面临的问题PART01LLM代码生成面临的问题软件开发目标之一高效输出高质量代码编码人需要充分理解设计才能编写出高质量的代码好的设计设计如何让LLM充分理解设计问题的解决思路与方案PART02解决思路语义模。

17、度连接集成体验PhoneLinkHydraLabhttps,Lab和测试工程化从自动到智能020304智能化测试的探索从手动到自动软件测试的,逆分工,测试解决方案的多元化自动,替代,手工测试,自动化的挑战软件质量保障软件测试自动化测试015。

18、息增强抽取技术二,PLM时代的信息抽取范式,信息增强抽取技术二,PLM时代的信息抽取范式,信息增强抽取技术二,PLM时代技术,信息增强的抽取技术,RaNER二,PLM时代技术,多模态NER,类检索增强范式二,PLM时代技术,信息增强的抽取技。

19、组委会诚挚地邀请您参与一项关于国内企业研发效能的重要调研,在当前数字化和科技快速发展的大背景下,研发效能作为提升组织创新能力和市场竞争力的核心要素,已经越来越受到广泛关注,作为不同行业的专业人士,您的经验和见解对于我们全面了解研发布发效能的。

20、院多媒体深度学习负责人,便利蜂智能零售实验室,敦煌网算法总监,蚂蚁集团数字金融线数金搜索算法负责人,学院人工智能讲师创新工场讲师之江实验室学术客座专家,第一通讯作者,第一通讯作者目录目录,落地基本范式,预训练模型实战,全栈自研垂类模型,自研。

21、让让快速应用到生产环境快速应用到生产环境什么是什么是,是大语言模型在基础上的延伸,覆盖了大语言模型的开发,部署,应用,维护和优化等一整套流程,的的核心内容核心内容数据工具,数据工具,语料管理,管理,模型工具,模型工具,模型训练,模型微调,部。

22、但问题多,安全问题突出CC,CC,数据类型丰富,所有权机制构建可靠且高效软件的现代语言RustRust高效利用当前已有的代码较少工作量复用已有代码复用已有代码Rust学习曲线陡峭,语法复杂转译功能代码,提高效率加速编写代码加速编写代码114。

23、代码给出逐行注释Translator进行翻译AddMainFunction判断代码中是否有主函数,如果没有,则对代码中所有函数,类,宏定义给出示例使用,组成一个主函数加入代码中陈英豪清华大学报告标题311目录设计思路评测指标及效果展示遇到的。

24、henBHASIABlackHatEventsWhoami,TongLiuFirstyearPhDstudentfromUCASIIECTFplayerNu1LStrawHatAI,SecurityBHASIABlackHatEventsW。

25、高了数据的可访问性,AI,BI集成人工智能和机器学习,自动化深入分析,更智能,更个性化的数据分析和见解获取,传统BI传统行业BI使用现状数据孤岛,千人千表,同一业务数据有多种版本,易出现错漏,影响准确性和可信度分析能力有限重查看,少分析,缺。

26、生成式人工智能相关的服务,如AmazonBedrock,AmazonQ,仅在亚马逊云科技海外区域可用,详情请以官网最新信息为准,亚马逊云科技中国仅为帮助您发展海外业务和了解行业前沿技术选择推介该服务,2,前述材料中第三方生成式人工智能内容并。

27、2024122024DatabricksInc,Allrightsreserved2018202020222024LabelingAutomatingWhatAIleadershipshouldspendtimeon32024Databri。

28、Pauletto,Ph,D,DataScientist,MiraklDataScientist,Mirakl1PierreLourdeletPierreLourdeletDataScientist,MiraklDataScientist,M。

29、24PresentedJune12,202412024DatabricksInc,AllrightsreservedImapractitionerwithover15yearsofbusiness,technologyanddatascie。

30、ne,2024June,2024Copyright2024DeloitteDevelopmentLLC,Allrightsreserved,2LLM,ATRILLIONSQUARERUBIKSCUBE43,000,000,000,000,0。

31、EAKERSYOURSPEAKERSCoreyAbshireSr,AISpecialistSolutionsArchitect,Databricksincollaborationwithesp,LucaMartial2024Databric。

32、Diem1313ththJune2024June202412024DatabricksInc,AllrightsreservedClassified,GeneralBusiness2024DatabricksInc,Allrightsres。

33、1220242024DatabricksInc,AllrightsreservedAboutCKDeltaOverviewoftheChallengeWorkflowWalkthroughEmailClassificationEmailSe。

34、TechnicalFieldLeadsLisaAguilarVP,PMMFieldCTOYourSpeakersConfidential,2023DataRobot,Inc,AllrightsreservedAboutDataRobotPu。

35、thLLMsCommonissueswithLLMsinenterpriseinenterpriseDevelopingLLMsDataandtrainingDevelopingLLMsDataandtraininginfrastructu。

36、llrightsreserved2024DatabricksInc,Allrightsreserved2NLPatscaleBottleneck,Bottleneck,InputOutputEvaluationscostmillions,a。

37、mTheomJun12,2024Jun12,20242024DatabricksInc,Allrightsreserved2024DatabricksInc,Allrightsreserved2TechnologyStackTechnolo。

38、计算结果可以被缓存起来复用优化后,阶段计算量与前面的数无关导致,计算量与前面的数量成正比两个阶段的工作状态以方式提高硬件计算资源利用率输入越长,和阶段的并发计算差异越大受显存大小限制显存消耗的趋势的消耗生成的消耗是模型参数占用的显存是每个请。

39、Feng,iangnanHe1OutlineIntroductionProgressofLLM4RecLLM4RecTrustworthyLLM4RecOpenProblemsFutureDirectionConclusions2Backg。

40、科技数势科技数势科技数势科技LLMAgent在ToB行业常见落地场景内容创作安全与风控企业级知识库智能分析与决策广告与销售智能客服数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技未来管理者一线业务员直达数据,用数门槛。

41、tcompiles0,34Ttokensfrom498di,erentdatasources,includingclassicdatasetsusedinNLPresearchfrom2008to2021,176B,0,34Ttokens0。

42、totheinputconte,tFactualness,Generatedte,tisnotfactuallycorrectwithrespecttoworldknowledgeE,amples,https,https,LLMshallu。

43、sleadingorharmfulcontent,source,BelgianManCommitsSuicideAfterAIChatbotUrgesHimToSacrificeHimselfForClimateChange,Attacks。

44、ethedefinitionofAgent,Anagentisanythingthatcanbeviewedasperceivingitsenvironmentthroughsensorsandactinguponthatenvironme。

45、训练集群54天的预训练,466次任务中断MFU,40,左右Goodput,90,左右的有效训练时间占比https,ar,iv,orgpdf2407,21783MFUMFUModelFLOPSUtilization,模型算力利用率FLOPS。

46、测性信号源使用构建高效率的可观测性智能体用户的可观测性智能体实践案例未来演进方向的思考使用采集观测信号的痛点,使用的独特优势从到高质量观测信号内核性能系统应用效率业务如何突破次元壁从系统到业务,以为基础设施,感知业务以为基础设施,感知业务。

47、基础模型五,五,Multi,Agent协同框架协同框架六,智能运维未来六,智能运维未来,自动,自主自动,自主,前几年的前几年的AIOps技术方案能用,但还不够好用技术方案能用,但还不够好用扩展性有限扩展性有限虽然不同模态基础检测模型已做到通。

48、试场景2,测试用例生成工具的探索3,趣丸科技落地实践分享4,未来展望LLM与软件测试场景测试流程介绍测试流程主要涵盖哪几个重要的工作场景,需求分析测试用例编写业务功能测试API及自动化测试各工作场景的耗时占比功能测试用例什么是功能测试用例。

49、为什么可以赋能,趣丸科技实践,展望未来的困难与挑战介绍是软件开发中对编写的代码进行检查,评审和修改的过程,它是软件开发中一项非常重要的质量保障工作,可以帮助程序员发现潜在的错误,漏洞和缺陷,提高代码质量,降低软件维护成本和运行风险,涉及的内。

50、1,背景介绍2,实践,LLM辅助数据检索3,实践,LLM辅助问题分析4,效果及总结背景介绍01Bugly是什么覆盖应用研发全流程的质量监控定位平台,提升研发效率,为应用稳定运行保驾护航,01提供高效采集,准确度量,及时告警,多维分析,快速定。

51、是由在,论文中提出,在工作之前,大家往往将大模型的推理能力和行为决策能力分开进行研究,而首次在语言模型中将推理和行为决策紧密结合起来,使得语言模型的推理能力能够根据知识进行计划安排,行为决策能够与外界工具进行交互,目录,智能体背景目标,智能。

52、的一种,是指包含数千亿,或更多,参数的语言模型,文献,从应用角度,区别于传统单任务算法模型,具备一定参数规模,能处理较复杂多任务,具备较强泛化能力的语言模型文献,大语言模型发展历程,文献,取得亿用户时间应用介绍涌现能力,较小模型不存在,但较。

53、导发布多个服务,目录对传统运维方案的痛点思考大模型给带来新机遇和,协同的运维方案多模态基础模型智能运维未来,自动,自主,企业应用,协同框架扩展性有限虽然不同模态基础检测模型已做到通用且可快速适配,但是在下游任务是耦合的,比如系统再新增一类数。

54、eshowngreatsuccess,YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024ScientificDiscoveryAlphaFold,1,2,3,protei。

55、TotheBoltzmannmachineworkcitedbytheNobelPrizecommitteeledontohisdevelopmentoftheRestrictedBoltzmannmachinewhileattheUCLG。

56、动提取并填充结构化数据,某金融行业从已有文档中快速提取知识,并依赖结果构建AI智能体,某销售行业CRM从海量元器件图样中抽取部件信息,作为结构化数据存储,构建自动化的元器件数据录入和管理系统制造业IoT场景在海量用户数据基础上,快速依据用户。

57、品,视频场景,亿级短视频,新闻场景,千万级文章,直播场景,百万级直播间奶粉纸尿片育儿资讯购买域内相似性跨域相似性推荐用户历史行为检索,用户历史行为检索,单域推荐,跨域推荐,例,带货,短视频,全域推荐,例,微信搜广推场景,冷启动,用户侧物品侧。

58、gentic94,2,VerilogCoder,Pass1,VerilogEval,Human,C,T,Hoetal,VerilogCoder,AutonomousVerilogCodingAgentswithGraph,basedPlan。

59、arameters,weights,NeuralnetworkLayersofweightsFunctionsoperateonweightsJustafew100linesofcode,Datafilewithvalueforeachwe。

60、e1,Whydomain,adaptiveLLMs2,Domain,adaptiveLLMtechniques3,Domain,adaptiveLLMsforChipdesigntasks21,Whydomain,adaptiveLLMs。

61、理暂行办法正式施行,该办法强调了大语言模型安全的重要性,防止生成潜在隐私泄露,违法犯罪内容,因此,为评估大语言模型应用及服务的安全性,腾讯混元大模型,腾讯朱雀实验室联合清华大学,OWASP中国推出大语言模型,LLM,安全性测评基准,旨在评估。

62、mentalstothesimple,to,advancedbuildingblocksofconstructingLLMapplications,Theapplicationtopicsincludeprompting,RAG,agent。

63、LMAppsTeampublicdraftVersion,0,5Published,December6,2023Theinformationprovidedinthisdocumentdoesnot,andisnotintendedto,c。

64、其他,波音空客庞巴迪湾流,属地独立市场,属地独立市场,日韩中东欧洲东南亚,和语系相关本质是对入口争夺,本质是对入口争夺,生产力入口,助理入口,娱乐入口自然语言数据是的核心秘方,来源于大量实验工程,的北极星能力,复杂推理能力,写代码,解题,处。

65、辑思维逻辑,能够成为面向机器人的,可以作为一个桥接人类指令意图人类指令意图到具体规划代码生成规划代码生成的媒介演示环境你现在是一个负责给机器人生成规划代码的模块,以下是你能够直接调用的,根据输入的获取其对应物体所在的,位置,用来找到对应物体。

66、政治局会议指出,要重视通用人工智能发展,营造创新生态,重视防范风险,5月中央财经委员会第一次会议强调,要把握人工智能等新科技革命浪潮,北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施,2023,2025年,征求意见稿,围绕五大方向提出21项具体措施。

67、域都取得了令人瞩目的成就,在自然语言处理领域,GPT系列模型在文本生成,问答系统和对话生成等任务中展现出色的性能,在知识图谱构建,智能助手开发等方面,LLM技术也发挥了关键作用,此外,它还在代码生成,文本摘要,翻译等任务中展现了强大的通用性。

68、和首席技术专家,荣获中国软件协会,优秀CTO,等多项荣誉,任中国新一代IT产业联盟分委会秘书长,全国高校人工智能与大数据创新联盟专家委员,北京开源创新委员会委员,中国开源软件创新大赛总决赛评委,演讲嘉宾代码问题,就问Eagle,你在面向Ch。

69、总结与展望大模型的内容安全大模型的内容安全,大模型将的智能水平推向了一个新的高度大模型的内容安全,预训练,大模型首先在海量数据上学习,后训练,监督微调,然后偏好对齐,大模型的内容安全,结合,经过训练的模型可以按照要求完成各种任务大模型的内容。

70、背景,训练和推理的效率挑战,现状,传统解决方案和工具的问题,方法,构建零侵扰可观测性,实践,全栈剖析和追踪,探索,自动优化代码背景,训练和推理的效率挑战训练开销大,效率低,参数,时长天天,训练时间长,数月数量多,数万利用率低,年化故障高,模。

71、家系统系统数据数据智能智能统计统计模型模型统计统计学习学习来源多样形态复杂治理困难专家知识隐性,难外化知识体系庞杂,难表示受众小,难获取应用场景复杂推理链条长,相关因素多人机交互要求高依赖海量高质量标注样本高质量样本缺失是瓶颈人工样本标注代。

72、配比,调优多厂商芯片,从推理服务视角不同的芯片如何选型,配比,调参需要第三方的,全栈的可观测性系统同样的训练推理代码在不同硬件下的性能表现一样吗,内核计算,显存拷贝,文件读写,千亿参数推理服务,智能体的复杂性基于的满血版分布式推理部署实战如。

73、如何从图中查询数据演示,灵活的数据模型无需事先定义结构,根据业务需求灵活地扩展节点和边的属性擅长处理复杂的关系数据图数据库将数据看做一个由节点和边构成的图形结构,这使得查找和理解数据变得更加容易更高的查询效率使用图遍历算法来执行查询,可以快。

74、WorkflowsforFine,tuning02ContentBenefitsandFuture04TheChallengeofFine,tuningPart01WhatisFine,tuning,Adaptspre,trainedmod。

75、资源浪费推理潮汐效应强化学习中存在训推两种,需要平衡者的资源占防资源分配不均衡资源分配不均规模训推集群的挑战,全链路稳定性提升区分好机器,坏机器根据任务查询机器异常事件,周期巡检侧监控和调栈侧插监控调栈全链路监控在离线志分析异常指标检测智能。

76、ecurl,sSfLhttps,withaQwen21,5bmodelgaianetinit,confighttps,thechatbotgaianetstartChat,http,localhost,8080https,docs,gaia。

77、dvisor,GennadyPekhimenko,JoinedByteDanceAMLgroupin2022,3CurrentlyworkingonLLMtrainingframeworksHongyuZhuAgendaWhyveScale。

78、间开发为什么需要难度大,人力维护成本繁重当前的框架的使用痛点相互纠缠的系统代码与模型代码纠缠自动化程度低非无分布式为实现原生模型的自动并行的训练框架当前的框架的使用痛点,减少人力维护成本议程为什么需要设计与实现初步测试结果未来展望自动生成多。

79、eBay风控RCA中的应用实践EmpowerRiskRCAwithLLMLiu,WeieBayPaymentsRiskeBayRiskRCARCAEngine1,0,RCA,LLM,RCAEngine2,0,RCA,LLM,Discussi。

80、北京航空航天大学硕士,在,等会议发表多篇论文,国家奖学金,北航优秀毕业生获得者,曾受邀前往,中国网络大会等顶级学术会议发表主题演讲,演演讲讲主主题题,多多模模态态高高效效微微调调原原理理与与实实践践,全球机器学习技术大会,多模态高效微调原理。

81、推荐系统,文档结构化等方面有丰富的算法落地实践经验,目前负责金山办公WPSAI文字,表格,演示内部分AI应用研发及落地工作,演演讲讲主主题题,文文档档生生成成PPPPTT,WWPPSSAAII基基于于LLLLMM的的智智能能办办公公落落地地。

82、要致力于定制化推理引擎开发以及工程化落地,现就职于机器学习平台部门,致力于云原生推理平台的建设,作为主要负责人主导了基于的部署方案的开发,基于的解决方案的开发以及自动化工具建设,他始终致力于推动人工智能技术的实际应用,力求通过技术创新为企业。

83、的发展历程,的核心应用场景,多模态了解大语言模型擅长处理和生成自然语言类内容的大语言模型,已成为人工智能,技术领域的一个重要发展方向,是一种基于深度学习技术的模型,可通过分析大量文本数据来学习语言的结构与规律,从而执行多种任务,如文本生成。

84、nGao,RuiqiGe,KangGuan,DayaGuo,JianzhongGuo,GuangboHao,ZhewenHao,YingHe,WenjieHu,PanpanHuang,ErhangLi,GuoweiLi,JiashiLi,Y。

85、jectionOverviewandE,amplesUniqueAttributesSummaryandCalltoActionAgendaGenerativeAIrevenuee,pectedtobe,1Tby20321Generativ。

86、ingtheseagentsinsocietiesleadstotrueintelligenceWhatmagicaltrickmakesusintelligent,Thetrickisthatthereisnotrick,Thepower。

87、ityofScienceandTechnology,Guangzhou,2HongKongUniversityofScienceandTechnology3HuaweiTechnologiesCo,LtdFunctionalVerifica。

88、erEvaluationConclusionLargeLanguageModelTranslationCodeGenerationChatSummarySearchReasoningLargeLanguageModelRTLCodeLogi。

89、erwithearlyfeedbackonthequality,power,performance,area,oftheirdesignsbyavoidinge,pensivesynthesistime,RTLFasterDesignCyc。

90、e,AI2,Correspondenceto,GuohaoDaiJiaming,uDAIGroup,ShanghaiJiaoTongUniversity202537OutlineOutlineBackgroundandChallengeTe。

91、长通过精准测试,精准监控及DevOps体系建设实现研发效能持续优化,目录CONTENTS背景介绍0102技术探索实践成果03未来畅想04背景介绍需求调研产品背景需求调研产品分析诉求,需建立有效的巡检策略,以覆盖多样功能,适应快速迭代,确保生。

92、tingonlyasubsetofparametersforeachinputtoken,Inthisreport,wepresentdots,llm1,alarge,scaleMoEmodelthatactivates14billionp。

93、edforinformationalpurposesonly,Theinformationsetforthhereindoesnotpurporttobecompleteorcontainallrelevantinformation,Sta。

94、lookingStatementThispresentationhasbeenpreparedforinformationalpurposesonly,Theinformationsetforthhereindoesnotpurportto。

95、mentscontainedhereinaremadeasofthedateofthispresentationunlessstatedotherwise,Thispresentationandtheaccompanyingoralcomm。

96、月,有道词典笔,6Pro发售,成为首个搭载子曰教育大模型的硬件产品,能实现互动式深度学习,2024年7月,有道词典笔,7上市,行业首创内置AJ摄像头,独家搭载两款大模型应用,AI全科家庭教师小P老师,虚拟人口语私教HiEcho,帮助用户打通。

97、eandScope3,SelectingtheRightLLM4,TrainingAdaptationa,SummarizationusingFoundationalModelsb,FineTuningc,EvaluationusingRo。

98、优化空间巨大年月,大约,一念,任重道远,爆火为推理框架带来的挑战模型厂商,模型定制算子一念的研发基础逻辑判断,模型推理占据业务逻辑的比重会越来越大,引发,业务快速响应,系统稳定高效,的需求判断,开源模型算子优化上,硬件厂商和模型开发者会深度。

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    张家瑞-文档生成PPTWPS AI基于LLM的智能办公落地实践.pdf

    张张家家瑞瑞金金山山办办公公应应用用算算法法负负责责人人年加入金山办公,现任金山办公研发中台事业部应用算法负责人,在推荐系统,文档结构化等方面有丰富的算法落地实践经验,目前负责金山办公文字,表格,演示内部分应用研发及落地工作,演演讲讲主主题

    时间: 2025-04-19     大小: 14.89MB     页数: 55

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谢吉兵-LLM在eBay云原生模型推理平台的工程化落地.pdf 报告

    谢吉兵-LLM在eBay云原生模型推理平台的工程化落地.pdf

    谢谢吉吉兵兵机机器器学学习习平平台台软软件件开开发发工工程程师师硕士毕业于上海交通大学,专注于领域,曾就职于腾讯主要致力于定制化推理引擎开发以及工程化落地,现就职于机器学习平台部门,致力于云原生推理平台的建设,作为主要负责人主导了基于的部署

    时间: 2025-04-19     大小: 13.14MB     页数: 31

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DeepSeek LLM技术报告（英文版）（48页）.pdf 报告
王昊奋-智谱共融：KG+LLM协同.pdf 报告

    王昊奋-智谱共融：KG+LLM协同.pdf

    演讲人,王昊奋同济大学特聘研究员智谱共融,智谱共融,协同协同大模型驱动的知识图谱范式重构与演化路径,概述,的特点与必要性,的深度融合如何结合增强推理能力应用与展望,的行业应用与趋势展望目录,概述,的特点与必要性实现数据智能的两种方式数据数据

    时间: 2025-03-31     大小: 9.79MB     页数: 37

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01-使用 eBPF 实现 LLM 推理服务的全站可观测性 -Yang Xiang.pdf 报告

    01-使用 eBPF 实现 LLM 推理服务的全站可观测性 -Yang Xiang.pdf

    使用实现推理服务的全栈可观测性向阳云杉网络目录自建推理服务的挑战基于的全栈可观测性如何建设推理服务的可观测性用户的实践自建推理服务的挑战让推理服务私有化建设加速如何保障自建推理服务的用户体验,硬件,水很深,依靠,搬运工,如何打开性能黑盒,选

    时间: 2025-03-31     大小: 4.49MB     页数: 36

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赵帅-Graph+LLM如何重塑传统BI的未来.pdf 报告

    赵帅-Graph+LLM如何重塑传统BI的未来.pdf

    如何重塑传统的未来,目录图数据而不是关系型数据关系型数据如何变成图数据如何从图中查询数据演示,灵活的数据模型无需事先定义结构,根据业务需求灵活地扩展节点和边的属性擅长处理复杂的关系数据图数据库将数据看做一个由节点和边构成的图形结构,这使得查

    时间: 2025-03-31     大小: 5.49MB     页数: 21

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07-Fine-tuning LLM with Argo Workflows - A Kubernetes-native Approach-Shuangkun Tian.pdf 报告
向阳-AiDD-基于eBPF和Agent构建LLM训练推理优化体系.pdf 报告

    向阳-AiDD-基于eBPF和Agent构建LLM训练推理优化体系.pdf

    基于和构建训练推理优化体系向阳云杉网络演讲嘉宾向阳清华大学博士云杉网络研发清华大学博士,云杉网络研发,开源社区负责人,曾在国际顶级学术会议,上发表可观测性方向的学术论文,现负责可观测性产品,致力于打造一款为云原生和应用而生的零侵扰可观测性产

    时间: 2025-03-03     大小: 13.54MB     页数: 47

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李明宇-CodeGraphRAG：基于LLM的大规模代码分析.pdf 报告

    李明宇-CodeGraphRAG：基于LLM的大规模代码分析.pdf

    代码问题,就问,基于的大规模代码分析及在中的应用李明宇,中科院计算所,京兆人公司联合研发团队代码问题,就问,李明宇中科院计算所高级工程师作者中科院计算所高级工程师,近年软件研发与产业化工作经历,历任国家重点实验室课题组负责人,创业公司,上市

    时间: 2025-02-19     大小: 5.37MB     页数: 23

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贺品嘉-LLM内容安全性的挑战与优化从数据到算法.pdf 报告

    贺品嘉-LLM内容安全性的挑战与优化从数据到算法.pdf

    LLM内容安全性的挑战与优化,从数据到算法贺品嘉,香港中文大学,深圳,演讲嘉宾贺品嘉国家级青年人才香港中文大学,深圳,助理教授,期刊TOSEM副编辑,开源项目在GitHub上共收获6000,stars,并被450,学界与业界组织下载6万余次

    时间: 2025-02-19     大小: 7.49MB     页数: 65

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沈春旭 微信 -LLM在推荐场景中落地的经验与思考.pdf 报告

    沈春旭 微信 -LLM在推荐场景中落地的经验与思考.pdf

    LLM在推荐在推荐场场景中落地的景中落地的经验经验与思考与思考沈春旭沈春旭微信事业群微信事业群,微信技术团队微信技术团队DataFun,2024年年10月月目录目录p推荐研发现状pLLM特征增强pLLM推荐架构设计pID协同,LLM语义联合

    时间: 2025-01-12     大小: 3.50MB     页数: 24

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芯片设计LLM代理.pdf 报告

    芯片设计LLM代理.pdf

    LLMAgentsforChipDesignHao,ing,Mark,Ren,DirectorofDesignAutomationResearch,NVIDIA08252024AgentAdvantageLLama3GPT4turbo020

    时间: 2025-01-12     大小: 1.66MB     页数: 24

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大语言模型LLM和芯片设计.pdf 报告
领域自适应LLM模型.pdf 报告

    领域自适应LLM模型.pdf

    Domain,adaptiveLLMsforChipDesignTutorial1,AIAssistedHardwareDesign,WillAIElevateorReplaceHardwareEngineers,Han,ianHuangA

    时间: 2025-01-12     大小: 3.14MB     页数: 46

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赵晨阳 使用多模态模型构建适用于 LLM 搜索的数据.pdf 报告

    赵晨阳 使用多模态模型构建适用于 LLM 搜索的数据.pdf

    使用多模态模型构建适用于LLM搜索的数据演讲人,赵晨阳矩阵起源,AI产品研发负责人010102020303040405050606目录引言与背景多模态模型的混合检索架构GPU加速的数据处理与模型优化LLM辅助的检索结果筛选与优化引导式数据标

    时间: 2024-12-17     大小: 5.83MB     页数: 33

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LLM4Science最新趋势 （吴郦军 微软研究院）.pdf 报告
大语言模型LLM和智能体：AGI的路线图和未来愿景.pdf 报告
A1--梁业东--LLM在功能测试用例中的应用.pdf 报告

    A1--梁业东--LLM在功能测试用例中的应用.pdf

    LLM在功能测试用例中的应用梁业东趣丸科技,高级研发工程师梁业东趣丸科技,高级研发工程师趣丸科技高级研发工程师,从事运维领域相关工作8年,专注于运维平台建设和k8s相关组件开发,曾参与趣丸科技的容器云平台项目建设,成功实现了容器化操作的标准

    时间: 2024-10-29     大小: 11.28MB     页数: 38

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A3--罗森--通过 LLM 赋能 CodeReview.pdf 报告

    A3--罗森--通过 LLM 赋能 CodeReview.pdf

    代码评审的智能化革命,大语言模型赋能罗森趣丸科技开发工程师罗森趣丸科技开发工程师主要负责趣丸科技智能运维,领域,熟悉异常检测,根因定位,容量预测与应用开发,曾主导落地余个项目,毕业后曾就职于虎牙科技,目前专注于与研发效能结合应用的开发,目录

    时间: 2024-10-29     大小: 7.99MB     页数: 45

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A2--崔洪博--LLM解决移动端质量问题中的实践.pdf 报告

    A2--崔洪博--LLM解决移动端质量问题中的实践.pdf

    LLM在解决移动端质量问题中的实践崔洪博腾讯高级工程师崔洪博腾讯高级工程师腾讯高级工程师,多年移动端开发经验,曾参与手Q,TIM等项目开发,目前负责Bugly的研发工作,参与产品核心监控能力的研发,例如crash监控,内存监控等,保障功能高

    时间: 2024-10-29     大小: 10.39MB     页数: 34

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A1--白潇--蚂蚁集团基于LLM的SRE智能体落地实践.pdf 报告

    A1--白潇--蚂蚁集团基于LLM的SRE智能体落地实践.pdf

    蚂蚁集团基于LLM的SRE智能体落地实践白潇,白想,蚂蚁集团白潇,白想,蚂蚁集团蚂蚁集团平台工程与技术风险部技术专家,目前主要负责蚂蚁集团DevOps和LLM交叉领域的探索和实践落地,通过OpsGPT大模型和SREAgent平台工程Agen

    时间: 2024-10-01     大小: 7.02MB     页数: 39

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eBPF + LLM：实现可观测性智能体的基础设施-向阳.pdf 报告

    eBPF + LLM：实现可观测性智能体的基础设施-向阳.pdf

    实现可观测性智能体的基础设施云杉网络向阳关于清华大学博士,云杉网络研发,开源社区负责人,曾在国际顶级学术会议,上发表应用可观测性,网络测量等方向的学术论文,现负责可观测性产品,向阳研发研发云杉云杉网络网络,实现可观测性智能体的基础设施使用构

    时间: 2024-09-27     大小: 8.20MB     页数: 35

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LLM和Multi-Agent在运维领域的实验探索-张曦.pdf 报告

    LLM和Multi-Agent在运维领域的实验探索-张曦.pdf

    LLM和和Multi,Agent在运维领域的实验探索在运维领域的实验探索张曦博士华为云SREAI使能专家基于多模态智能引擎的大模型知识库技术应用Fabarta解决方案负责人张红兵目录目录一,对传统运维方案的痛点思考一,对传统运维方案的痛点思

    时间: 2024-09-27     大小: 4.66MB     页数: 20

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多环境下的 LLM Agent 应用与增强.pdf 报告

    多环境下的 LLM Agent 应用与增强.pdf

    多环境下的LLMAgents应与增强演讲,刘邦蒙特利尔学Mila研究所助理教授CanadaCIFARAIChair1CONTENTS录01模型与智能体02多模具身智能体03推理密集智能体04科学领域智能体2LLMandAgents01它的定

    时间: 2024-09-09     大小: 62.35MB     页数: 81

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千亿参数 LLM 的训练效率优化.pdf 报告

    千亿参数 LLM 的训练效率优化.pdf

    千亿参数千亿参数的训练效率优化的训练效率优化演讲人,张力寰零一万物分布式训练优化架构师目录模型训练硬件利用率影响因素分布式训练效率提升训练经验分享训练经验分享提升总结与展望模型训练硬件利用率影响因素,页的技术报告最大的模型训练集群天的预训练

    时间: 2024-09-09     大小: 5.71MB     页数: 36

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A1--李亮--LLM-端侧应用的评测方法及其实践.pdf 报告

    A1--李亮--LLM-端侧应用的评测方法及其实践.pdf

    端侧应用的评测方法及其实践李亮李亮,高级软件测试工程师年算法开发与测试经验,熟悉各类算法原理与特性目前主要参与算法测试相关工作,重点包括,等落地应用项目测试目录应用介绍基础模型效果评测端侧应用效果评测实践现状与未来应用介绍,大语言模型定义

    时间: 2024-08-01     大小: 2.77MB     页数: 34

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A1--张曦--LLM和Multi-Agent在运维领域的实验探索.pdf 报告

    A1--张曦--LLM和Multi-Agent在运维领域的实验探索.pdf

    和,在运维领域的实验探索张曦博士华为云使能专家张曦博士华为云使能专家犹他州立大学统计学博士,研究方向为,时间序列分析等,具有丰富的人工智能在企业场景应用落地的成功经验,应用场景覆盖营,销,服,供,采,制,研发等多领域,曾支撑华为集团多个业务

    时间: 2024-08-01     大小: 5.55MB     页数: 31

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大型语言模型(LLM)中减轻幻觉的策略.pptx 报告
袁镱-一念LLM 大语言模型推理加速.pdf 报告

    袁镱-一念LLM 大语言模型推理加速.pdf

    一念大语言模型推理加速腾讯袁镱结构的大语言模型一个的推理流程,按照指定的采样策略,选择下一个,根据已有信息,估计下一个的概率分布,根据已有信息,估计下一个的概率分布结构的特性,当前对结果的影响只与前面的有关,的由来前面的的计算结果可以被缓存

    时间: 2024-07-06     大小: 1.57MB     页数: 14

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王文杰-LLM4Rec.pdf 报告

    王文杰-LLM4Rec.pdf

    LargeLanguageModelsforRecommendation,ProgressesandFutureDirectionSpeaker,WenjieWangNationalUniversityofSingaporeWWW24Tut

    时间: 2024-07-06     大小: 8.90MB     页数: 47

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LLM时代下的指标平台建设实践终版.pdf 报告

    LLM时代下的指标平台建设实践终版.pdf

    DataFunCon2024LLM时代下的指标平台建设实践刘豹,数势科技,标品研发负责人数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技数势科技Contents目录LLM拉开数据普惠序幕数据普惠实现路径指标平台相关创新点未来

    时间: 2024-07-06     大小: 3.61MB     页数: 28

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张松昕-Data-centric LLM training.pdf 报告
LLM时代下的安全新探索.pdf 报告

    LLM时代下的安全新探索.pdf

    NewSecurityE,plorationsintheEraofLLMsLyutoonIIENu1LContentLLMSecuritySecurityofLLM,IntegratedEcosystemLLM,Security,LLMSe

    时间: 2024-07-03     大小: 6.88MB     页数: 40

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Lakehouse 到 LLM：使用 LLM 可靠、大规模地解决业务任务.pdf 报告
LLM 评估：审核微调的 LLM 以保证输出质量.pdf 报告
PROMPT ENGINEERING 已死;使用 DSPY 框架构建 LLM 应用程序.pdf 报告
从通用到天才：精确快速地微调 LLM.pdf 报告
LLM 应用程序的红队：从原型到生产.pdf 报告
使用 OpenAI、Databricks 和 Streamlit 快速LLM 原型设计.pdf 报告
利用 LLM 在客户中心进行电子邮件处理.pdf 报告
赞助商：DataRobot-为什么LLM幻觉对你有好处.pdf 报告
生产中的 LLM：微调、扩展和评估.pdf 报告
通过研究支持的指标降低 LLM 幻觉风险.pdf 报告
在捷蓝航空构建安全且可扩展的 LLM 框架.pdf 报告
如何利用LLM来设计社交游戏.pdf 报告

    如何利用LLM来设计社交游戏.pdf

    或其附属公司,保留所有权利,如何利用来设计社交游戏万曦游戏行业解决方案架构师亚马逊云科技如何利用来设计社交游戏,或其附属公司,保留所有权利,声明,前述材料中的特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务,如,仅在亚马逊云科技海外区域可用,详情请

    时间: 2024-06-09     大小: 3.27MB     页数: 8

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LLM 在 BI 场景的应用思路探索-陈庆.pdf 报告

    LLM 在 BI 场景的应用思路探索-陈庆.pdf

    BI场景LLM应用探索第四范式陈庆关于我,机器学习平台,数据流,特征工程,MLOps,推荐平台,在线推荐引擎,策略编排,大模型应用,Copilot应用,目录LLM,BI探索之旅场景落地介绍LLM应用开发思考BI发展的历程依赖IT部门生成报告

    时间: 2024-05-31     大小: 3.55MB     页数: 20

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数世咨询：LLM驱动数字安全2024——AI安全系列报告（45页）.pdf 报告
bh-asia-2024-llm4shell.pdf 报告

    bh-asia-2024-llm4shell.pdf

    BHASIABlackHatEventsLLM4Shell,DiscoveringandE,ploitingRCEVulnerabilitiesinReal,WorldLLM,IntegratedFrameworksandAppsSpeak

    时间: 2024-05-05     大小: 5.36MB     页数: 37

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TowardsAl：2024年LLM构建指南通过提示精细调优和RAG增强LLM的能力和可靠性（英文版）（567页）.pdf 报告
LLM：具身智能基础技术路线（22页）.pdf 报告

    LLM：具身智能基础技术路线（22页）.pdf

    具身智能基础技术路线董云龙2024,05https,AI,EmboidedAI,集成环境理解环境理解,智能交互智能交互,认知推理认知推理,规划执行规划执行于一体的系统化方案系统化方案ASRTTS环境理解环境理解智能交互智能交互认知推理认知推

    时间: 2024-05-01     大小: 4.56MB     页数: 22

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唐洪雨 - LLM 辅助翻译 C 软件到 Rust 软件.pdf 报告

    唐洪雨 - LLM 辅助翻译 C 软件到 Rust 软件.pdf

    开源操作系统训练营汇报人,唐洪雨LLMLLM辅助翻译辅助翻译CC软件到软件到RustRust软件软件,进展报告,010304目录目录未来展望未来展望后续功能介绍作品介绍作品介绍当前作品展示,功能进度,同类比较,以及不足之处设计思路设计思路方

    时间: 2024-04-05     大小: 1.12MB     页数: 12

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陈英豪-LLM 辅助翻译 C 代码到 Rust 代码.pdf 报告

    陈英豪-LLM 辅助翻译 C 代码到 Rust 代码.pdf

    目录设计思路评测指标及效果展示遇到的问题与未来计划LLM辅助翻译C代码到Rust代码陈英豪清华大学2024年3月30日陈英豪清华大学报告标题111目录设计思路评测指标及效果展示遇到的问题与未来计划目录1设计思路2评测指标及效果展示3遇到的问

    时间: 2024-04-05     大小: 391.93KB     页数: 11

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骆庚《如何快速搭建LLM生产级应用》.pdf 报告

    骆庚《如何快速搭建LLM生产级应用》.pdf

    如何快速搭建如何快速搭建LLMLLM生产级生产级应用应用网易云音乐模型工程团队负责人骆庚0303内容内容总结总结相关技术点的总结0202LLMOpsLLMOps实践实践指南指南LLMOps的基本步骤与网易云音乐的实践0101背景概览背景概览

    时间: 2024-03-16     大小: 7.28MB     页数: 45

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信息抽取：从PLM到LLM的变迁.pdf 报告

    信息抽取：从PLM到LLM的变迁.pdf

    信息抽取,信息抽取,从从到到的变迁的变迁蒋勇,阿里巴巴达摩院,算法专家一,背景信息抽取举例一,背景应用场景一,信息抽取服务的应用场景一,一个信息抽取模型的生产过程一,信息抽取模型的时间线,研究的视角二,时代的信息抽取范式二,时代的信息抽取范

    时间: 2024-02-15     大小: 6.31MB     页数: 34

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AIGC 时代下的降本增效：研发效能、FinOps与 LLM（附件）.pdf 报告

    AIGC 时代下的降本增效：研发效能、FinOps与 LLM（附件）.pdf

    时代下的降本增效,时代下的降本增效,研发效能,研发效能,与与线上开幕式,年月日北京国际会议中心,出品人讲师第三届第三届卓越工程生产力峰会卓越工程生产力峰会线下分会场,年月日日会议信息会议简介技术型企业的研发工程能力的高低直接影响公司的持久创

    时间: 2024-02-15     大小: 6.35MB     页数: 14

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特赛发-曾冠奇-特赛发LLM落地实战分享.pdf 报告

    特赛发-曾冠奇-特赛发LLM落地实战分享.pdf

    特赛发特赛发LLMLLM落地实战分享落地实战分享曾冠奇曾冠奇特赛发创始人特赛发创始人CEOCEO个人简介个人简介曾冠奇简历,硕士毕业于武汉大学国家网络安全学院,师从教授委员会主任王丽娜教授,个人学术公众号,Agent的潜意识2015年阿里大

    时间: 2024-02-15     大小: 2.67MB     页数: 16

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Michael Yuan-用 Rust 实现 AI LLM 应用.pdf 报告

    Michael Yuan-用 Rust 实现 AI LLM 应用.pdf

    使用开发主讲人,演讲嘉宾介绍项目维护者的创始人他撰写过本软件工程书籍,由,和出版是一位长期的开源开发者和贡献者他之前曾在许多行业会议上发表过演讲,包括,和此处添加标题

    时间: 2024-02-05     大小: 3.70MB     页数: 29

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饶琛琳-基于LLM的下一代AIOps.pdf 报告

    饶琛琳-基于LLM的下一代AIOps.pdf

    基于的下一代主讲人,饶琛琳演讲嘉宾介绍饶琛琳日志易产品副总裁信通院,和可观测性标准编写组专家,信创工委会大数据组组长,运维组技术标准副组长,速通手册,权威指南,网站运维技术与实践作者,实战手册合译者,目录目录选择应用场景的原则领域落地路线图

    时间: 2024-02-05     大小: 5.80MB     页数: 47

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陈雅菲-打造LLM高质量代码生成的神兵利器.pdf 报告

    陈雅菲-打造LLM高质量代码生成的神兵利器.pdf

    打造LLM高质量代码生成的神兵利器陈雅菲中兴通讯演讲嘉宾陈雅菲中兴通讯公司资深软件架构师资深敏捷教练深耕软件领域20余年,拥有丰富的大型软件项目架构,设计与开发经验,在软件设计开发理论与实践上均有独到见解,长期致力于敏捷技术实践指导与推广

    时间: 2024-02-05     大小: 2.85MB     页数: 36

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步绍鹏-从自动到智能：LLM赋能软件测试和质量保障.pdf 报告

    步绍鹏-从自动到智能：LLM赋能软件测试和质量保障.pdf

    从自动到智能,LLM赋能软件测试和质量保障主讲人,步绍鹏演讲嘉宾介绍步绍鹏微软中国高级研发经理负责PhoneLink项目工程系统,保证产品质量和团队能效多年研发和管理经验软件工程最佳实践作者在软件质量保障系统方面获得多项专利领导构建开源云测

    时间: 2024-02-05     大小: 3.13MB     页数: 36

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LLM 训练推理加速在阿里巴巴的实践-刘侃 杨斯然.pdf 报告

    LLM 训练推理加速在阿里巴巴的实践-刘侃 杨斯然.pdf

    训练推理加速在阿里巴巴的实践杨斯然刘侃大语言模型训练和,框架大语言模型训练的过程大语言模型训练的算法和问题大语言模型中的模型并行,框架的计算和通信并行,框架的并行调优,框架应用到模型中小结大语言模型的应用大语言模型,训练过程预训练有监督微调

    时间: 2024-01-15     大小: 3.55MB     页数: 21

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利用 LLM 改善研发过程里答疑体验-段潇涵.pdf 报告

    利用 LLM 改善研发过程里答疑体验-段潇涵.pdf

    利LLM改善研发过程的答疑体验段潇涵我介绍字节跳动研发程师,负责Node,js基础程向,主要致于建设Node,js相关基建,公司级框架,适配公司基础设施的基础库,私有NPM仓储等,同时致于语模型在研发程落地的实践,构建AI知识体系,为研发领

    时间: 2024-01-15     大小: 10.79MB     页数: 34

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LLM的新技术与新实践-王元.pdf 报告

    LLM的新技术与新实践-王元.pdf

    Agent新技术新实践王元CEngLLM出圈了ChatGPT技术内核,生成式AI本次分享,AIAgent时代下的新方法和新实践聊技术前,先捋捋场景私域问答机器人无代码数据分析与报表文档智能企业内网搜索UI,交互式,后台,多轮UI,交互式,后

    时间: 2024-01-15     大小: 2.34MB     页数: 34

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LLM 在微盟 BI 场景的探索与落地-王成.pdf 报告

    LLM 在微盟 BI 场景的探索与落地-王成.pdf

    LLM在微盟BI领域的探索微盟王成Outline基于生成式的ABI微盟BI之路基于LLM的ABI实践与探索总结与展望基于生成式的ABI能给我们带来什么更强的AI任务能力更通用的理解能力更拟人化的交互结果更低的门槛微盟BI之路中国领先的智慧商

    时间: 2024-01-15     大小: 3.40MB     页数: 36

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LLM 模型压缩与推理加速实践-陈磊.pdf 报告

    LLM 模型压缩与推理加速实践-陈磊.pdf

    LLM模型压缩与推理加速实践小红书中台技术部,推理加速团队负责人陈磊LLM模型压缩与推理加速实践领域背景大语言模型压缩推理框架与计算优化总结与展望领域背景,LLM推理难点巨大的内存显存需求量自回归生成过程无法充分并行对于如下模型和场景,Ll

    时间: 2024-01-15     大小: 3.55MB     页数: 22

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LLM赋能声明式前端框架调试的实践与思考-涂旭辉.pdf 报告

    LLM赋能声明式前端框架调试的实践与思考-涂旭辉.pdf

    赋能声明式前端框架调试的实践与思考,涂旭辉前端框架发展,开源,开源年后年后发布第一个稳定版本,开始发布第一个稳定版本,开始被广泛关注,开源被广泛关注,开源年后年后逐渐具备生态自繁逐渐具备生态自繁殖能力,并逐渐在国内成为主流框架殖能力,并逐渐

    时间: 2024-01-15     大小: 6.25MB     页数: 33

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借助 LangChain 与 LLM Agent 加速生成式 AI 应用开发-张文举.pdf 报告
OWASP：2024年大语言模型LLM安全测评基准研究报告（14页）.pdf 报告

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    大语言模型,安全性测评基准,大语言模型大语言模型,安全性测评基准安全性测评基准,导语导语年以来,大语言模型,技术在自然语言处理领域得到了广泛的应用和发展,系列模型因其惊人的语言生成能力获得世界瞩目,国内外各大厂商也在此领域展开了激烈竞争,年

    时间: 2024-01-01     大小: 5.05MB     页数: 14

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OWASP：LLM AI安全与治理清单（英文版）（29页）.pdf 报告
OSCHINA & Gitee：2023大语言模型（LLM）技术报告（31页）.pdf 报告

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    LLMLLM技术报告技术报告大语言模型,LLM,技术作为人工智能领域的一项重要创新在今年引起了广泛的关注,LLM是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统,专门设计来理解,生成和回应自然语言,这些模型通过分析大量的文本数据来学习语言的结构和用

    时间: 2023-12-29     大小: 9.81MB     页数: 31

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