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在人工智能的快速发展进程中，大模型已成为推动技术突破和应用创新的核心力量。大模型凭借其强大的学习能力和泛化能力，在自然语言处理、计算机视觉等众多领域展现出了卓越的表现 。然而，要让大模型在具体的实际应用场景中发挥出最佳效果，往往需要借助一项关键技术 —— 大模型微调。
大模型微调，简单来说，就是在已经训练好的大规模预训练模型的基础上，利用特定任务或领域的数据对模型的参数进行进一步的调整和优化。预训练模型就像是一个已经掌握了丰富基础知识的 “学霸”，它通过在海量的无标注数据上进行训练，学习到了通用的语言模式、语义理解、图像特征等多方面的知识，具备了对各种输...
自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的重要分支，旨在让计算机理解、生成和翻译人类语言。从早期简单的规则匹配到后来的机器学习算法应用，NLP 一直在不断发展。然而，传统的 NLP 方法，如基于规则的系统和早期的机器学习模型，在面对语言的复杂性时逐渐显得力不从心。
语言具有语义多义性、上下文依赖和长距离依赖等特点。同一个词在不同语境下可能有完全不同的含义，比如 “苹果” 既可以指水果，也可能是指某家科技公司；一个句子的含义往往依赖于其上下文，脱离上下文单独理解一个句子可能会产生歧义；而在长文本中，相距较远的词汇之间也可能存在重要的语义关联 ，像在一篇...
贝叶斯原理的起源可以追溯到 18 世纪，英国数学家托马斯・贝叶斯（Thomas Bayes）在一本名为《解决机会主义问题的论文》的书中提出了一种用于推断未知事件概率的方法，即贝叶斯定理 。不过，贝叶斯本人并未将这一方法发表出来，直到他去世后，他的朋友理查德・普莱斯（Richard Price）在 1763 年发表了一篇关于贝叶斯定理的文章，将这一方法公之于众。这篇文章引起了当时数学界的关注，但贝叶斯定理并没有得到广泛的应用。
19 世纪中期，英国统计学家阿德尔・贝尔和皮埃尔 - 西蒙・拉普拉斯分别对贝叶斯定理进行了深入的研究和推广，使其成为统计学和概率论中的基本定...
在当今这个科技飞速发展、知识日新月异的时代，无论是个人还是机器，高效学习的能力都显得尤为重要。传统的机器学习模型就像一个个专注于特定领域的 “专家”，它们在经过大量数据的训练后，能够在特定任务上表现出色，比如精准识别图像中的物体，或者准确地对文本进行分类。然而，一旦遇到全新的任务，它们往往就像失去了方向的船只，需要大量的新数据和重新训练才能适应 ，这不仅耗时费力，而且效率低下。
元学习的出现，就像是为解决这些问题带来了一道曙光。简单来说，元学习就是 “学习如何学习”。如果把传统机器学习比作在知识海洋里努力捕捞特定鱼类的渔夫，那么元学习则像是那个学会了如何根据...
想象一下，你置身于一个错综复杂的迷宫之中，四周的墙壁仿佛在诉说着未知的挑战。每一步的选择都至关重要，因为它可能引领你走向出口，也可能让你陷入更深的困境。在这个迷宫里，你就是一个决策者，需要不断地思考：下一步该往哪个方向走？是向左，向右，还是向前？
再把目光投向金融市场，股票交易的世界同样充满了不确定性。你每天都要面对各种复杂的市场信息，股票价格的起伏犹如迷宫中的路径，时而清晰，时而模糊。你需要决定何时买入，何时卖出，或者是继续持有。每一个决策都可能带来收益，也可能导致损失。
无论是迷宫中的探索，还是股票交易中的决策，它们都有一个共同的特点：需要在不确定的环...
蒙特卡洛方法的名字听起来就充满了神秘与趣味，它与摩纳哥的著名赌城蒙特卡洛紧密相连。这一独特的命名，源于该方法对随机数的大量运用以及对概率问题的处理，就如同赌场中的赌博游戏，结果充满了随机性 ，而玩家们则在其中探寻着获胜的概率。
蒙特卡洛方法的正式形成是在 20 世纪 40 年代。当时，正值二战期间，美国启动了 “曼哈顿计划”，旨在研发原子弹。在这个宏大的项目中，科学家们面临着一个棘手的难题 —— 如何对复杂的核反应进行数值模拟。核反应过程涉及到大量的微观粒子行为，这些粒子的运动和相互作用充满了随机性，传统的计算方法难以应对。
关键时刻，约翰・冯・诺依...
在科技飞速发展的当下，深度学习已成为人工智能领域的中流砥柱，广泛且深入地应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等众多关键领域，为各行业带来了革命性的变革。以计算机视觉领域为例，在智能安防系统中，深度学习模型能够精准识别监控画面中的人物、车辆等目标，快速检测出异常行为，如入侵、斗殴等，极大地提高了安防的效率和准确性 ；在医疗影像诊断方面，它可以帮助医生更准确地分析 X 光、CT 等影像，检测出疾病的早期迹象，为患者的治疗争取宝贵时间。在自然语言处理领域，智能语音助手如 Siri、小爱同学等，依靠深度学习技术理解人类语言，实现语音交互，完成各种任...
在如今这个数据爆炸的时代，我们所接触的数据维度越来越高。就拿图像数据来说，一张普通的彩色图片，若分辨率为 1920×1080，每个像素点由 RGB 三个颜色通道表示，那么这张图片的数据维度就高达 1920×1080×3，这是一个极其庞大的数字 。在生物信息学领域，基因表达数据中常常包含成千上万个基因的表达量，维度同样高得惊人。高维度数据虽然包含了丰富的信息，但也带来了诸多问题，比如计算量大幅增加，模型训练时间变长，还容易出现过拟合现象，就像一辆装满了过多货物的卡车，行驶起来既缓慢又不稳定。
主成分分析（Principal Component Analysis，简称 PCA...
在金融科技飞速发展的时代，智能投顾平台应运而生，为投资者带来了全新的投资体验。简单来说，智能投顾平台（Robo-Advisor）是一种基于人工智能、大数据和算法技术的数字化财富管理解决方案 ，它能替代传统的人工投资顾问，通过算法和模型为投资者提供自动化、个性化的投资建议和资产配置方案。
智能投顾平台的核心原理融合了多个关键环节，每个环节都紧密相连，共同为投资者打造出科学、合理的投资规划。
首先是用户画像与风险偏好分析。智能投顾平台会通过一系列精心设计的问卷，广泛收集投资者的年龄、收入、投资目标、风险承受能力等多维度信息。以一位 35 岁的上班族为例，他希望在未来 1...
想象你在玩一款策略游戏，每一步决策都会影响最终的胜负。你需要不断尝试不同的策略，观察游戏局势的变化，根据最终的胜负结果来调整自己的策略。如果某一步决策让你离胜利更近，你会倾向于在类似的情况下重复这个决策；反之，如果导致失败，你就会避免再次这样做。这，就是强化学习的基本思想。
在强化学习的术语中，玩游戏的你就是 “智能体（Agent）”，游戏环境就是 “环境（Environment）”，你做出的每一步决策就是 “动作（Action）”，游戏的胜负结果就是 “奖励（Reward）”。智能体通过与环境不断交互，根据获得的奖励来学习最优的行为策略，以最大化长期累积奖励 。...