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在自然语言处理（NLP）领域中，使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升，广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想，几个代表性模型和它们之间的关系。来自：其他本文介绍了【Visual Studio Code 使用技巧：C# 开发者的一分钟浅谈】相关内容，与您搜索的video.js 大播放按钮相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。来自：其他
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本课程将深入探讨DeepSeek大模型的本地部署与API调用，帮助开发者从入门到实践，掌握这一强大工具的核心技能。课程包含四个主要部分：概述、模型本地部署、模型API调用和总结。来自：其他![]()
本课程将深入探讨Agent与大模型的构建及应用。从Agent的基础概念入手，讲解其定义、组件与应用场景，为理解Agent在现代人工智能中的作用奠定基础。并进一步详解大模型Agent的构建原理，包括提示工程、工具接口编写以及Agent的组装，重点突出提示模板设计和工具接口在Agen来自：其他![]()
本课程主要介绍大模型的发展趋势以及AI系统面临的关键挑战，并介绍如何实施PTD分布式调优、内存优化、计算通信并行掩盖及MOE优化等。同时，探讨生成式大模型推理中的技术难题，如HBM容量、低时延通信、长序列缓存及数值精度，并提出优化策略。来自：其他![]()
本课程主要介绍大模型应用开发数据框架的构建思路、核心理念、 数据治理 、流式特征、Java脚本及提示词工程等，旨在提升学员在数据框架开发的综合能力。来自：其他![]()
现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧，为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。来自：其他![]()
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通过了解提示词工程相关技术，体验提示词对于大语言模型能力的提升，从而更好的应用大语言模型。来自：其他![]()
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