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如何通过微调提升 Linly-Talker 特定场景表现力? 在银行客服电话中听到一个声音沉稳、用词专业的“理财顾问”,却不知道那其实是一位由 AI 驱动的数字人;在在线课堂上,一位表情自然、语调亲和的“虚拟教师”正为你讲解微积分难点—…
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CUDA环境验证实战:从驱动到PyTorch的端到端检查 在深度学习项目启动前,最令人沮丧的场景莫过于——代码写完、数据准备好,结果运行时却发现GPU没启用。更糟的是,错误信息模糊:“CUDA not available”,却不…
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第一章:为什么90%的PL-600项目初期都搞错了Agent权限分级?在PL-600系统的部署实践中,权限模型的设计直接决定系统的安全性与可维护性。然而大量项目在初期阶段对Agent权限分级的理解存在根本性偏差,导致后期频繁出现越权操作、审计…
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摘要:还在为重复性代码烦恼?调试效率低下?本文将为你介绍一款革命性的AI智能编程助手——Qoder。它不仅能理解你的需求自动生成代码,还能进行智能调试、跨语言转换,甚至通过对话优化代码逻辑。我将分享我的使用体验&am…
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简介 本文研究了强化学习微调(RLVR)中的参数高效方法,发现传统LoRA在RLVR中表现不佳。基于SVD的初始化方法(如PiSSA)会导致"谱崩塌",因为RLVR倾向于在非主成分空间更新。浙大团队提出的DoRA通过解耦幅度和方向,提供了更适合RLVR的更…