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第一章:Open-AutoGLM模型压缩量化的背景与意义随着大语言模型参数规模的持续增长,部署和推理成本显著上升。Open-AutoGLM 作为开源自动化模型压缩框架,旨在降低 GLM 系列模型的资源消耗,同时尽可能保留原始性能。通过量化、剪枝和…
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第1章:概述 1. 计算机网络的组成(边缘部分,核心部分)边缘部分:由所有连接在互联网上的主机(端系统)组成。这是用户直接使用的部分。功能:进行通信(传送数据、音频或视频&…
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为什么传统的I/O布线“慢且容易出错” 在大型自动化项目(特别是流程工业项目)中,数千个I/O点需要从现场设备连接到控制系统(PLC/DCS)。传统的直连或转接端子方案,一旦需要修改信号路径或进行测试ÿ…
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技术革命新篇章:Kimi-K2-Base万亿参数大语言模型深度解析 【免费下载链接】Kimi-K2-Base Kimi K2 是一款前沿的专家混合(MoE)语言模型,激活参数达320亿,总参数量达1万亿。采用 Muon 优化器训练,Kimi K2 在知…
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告别告警疲劳:分布式系统智能监控的3个突破性实践 【免费下载链接】orleans dotnet/orleans: Orleans是由微软研究团队创建的面向云应用和服务的分布式计算框架,特别适合构建虚拟 actor模型的服务端应用。Orleans通过管理actors生命周期和透明地处理网络…
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第一章:为什么顶级企业都在悄悄测试 Open-AutoGLM?真相令人震惊Open-AutoGLM 并非普通的开源项目,而是一个悄然改变企业级 AI 自动化格局的“隐形引擎”。它结合了生成语言模型(GLM)与自动化任务调度能力,使…