新闻中心 
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01-22深入了解MLOps：MLOps的定义、概念和应用探讨什么是MLOps？通过可重复且高效的工作流程交付机器学习模型的学科被称为机器学习操作(MLOps)。MLOps与软件开发生命周期的DevOps类似，旨在将高性能...
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01-22拒绝采样在大型模型训练中的原理和应用在大型语言模型的训练中，拒绝采样是一种常见的技术。它基于目标分布的概率密度函数进行采样，以生成符合目标分布的样本。拒绝采样的目的是增加训练数据的多样性，从而提高...
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01-22分类校准和回归校准的深度神经网络深度神经网络是一种强大的机器学习模型，它能自动学习特征和模式。然而，在实际应用中，神经网络的输出往往需要进行校准，以提高性能和可靠性。分类校准和回归校准是常用的...
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01-22解码策略在大型语言模型中的应用大型语言模型是自然语言处理领域的关键技术，在各种任务中表现出强大性能。解码策略是模型生成文本的重要环节之一。本文将详细介绍大型语言模型中的解码策略，并讨论其优缺...
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01-22声音切割什么是语音分割语音分割是将语音信号分解成更小的、有意义的语音单元的过程。一般来说，连续的语音信号会被分割成单词、音节或语音段等。语音分割是语音处理任务中的基础，...
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01-22图像标注的方法及应用场景常见的介绍在机器学习和计算机视觉领域，图像标注是将人工标注应用于图像数据集的过程。图像标注方法主要可以分为两大类：手动标注和自动标注。手动标注是指人工标注者通过手动操作对...
