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人工智能

数据分析常用的方法有哪些？各自适合什么场景？

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机器学习中的“推荐系统原理”是什么？

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机器学习中的“交叉验证（Cross Validation）”是什么？

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机器学习中的“时间序列预测（Time Series Forecasting）”是什么？

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机器学习中的“损失函数（Loss Function）”是什么？

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机器学习中的“无监督学习（Unsupervised Learning）”是什么？

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机器学习中的“监督学习（Supervised Learning）”是什么？.docx

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机器学习中的“特征工程（Feature Engineering）”是什么？

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机器学习中的“过拟合（Overfitting）”是什么？

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什么是大模型“幻觉”问题？

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什么是LangChain？

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什么是向量数据库？

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什么是 Prompt Engineering？

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什么是MoE架构？

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Zero-shot、One-shot、Few-shot 的区别

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什么是MCP（大模型上下文协议）？

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什么是混合精度训练（FP16、BF16）？

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什么是批量归一化（BatchNorm）？

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推理延迟和 Token 数量的关系

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什么是 Self-RAG？

67 阅读

如何判断模型是否能部署在某显卡上

85 阅读

什么是 RAG（检索增强生成）？

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RAG 能解决哪些大模型问题.docx

77 阅读

什么是 QPS（Queries per Second）？

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