- OCO-2 Level 1A collated, parsed, science or calibration data, Retrospective Processing V11r (OCO2_L1aIn_Sample) at GES DISC简介版本 11r 是当前数据集版本。旧版本将不再可用,并被版本 11r 取代。轨道碳观测站 (OCO-2) 是 NASA 首个旨在收集大气二氧化碳... OCO-2 Level 1A collated, parsed, science or calibration data, Retrospective Processing V11r (OCO2_L1aIn_Sample) at GES DISC简介版本 11r 是当前数据集版本。旧版本将不再可用,并被版本 11r 取代。轨道碳观测站 (OCO-2) 是 NASA 首个旨在收集大气二氧化碳...
- 本文是「从零开始理解大模型」系列第六篇,系列共十篇,从 “下一个词预测” 逐步构建完整的大模型心智模型,每篇均配备可运行代码。本篇聚焦大模型训练,深度解析 70 亿级参数的学习与生成过程,带你掌握大模型的核心训练原理。 本文是「从零开始理解大模型」系列第六篇,系列共十篇,从 “下一个词预测” 逐步构建完整的大模型心智模型,每篇均配备可运行代码。本篇聚焦大模型训练,深度解析 70 亿级参数的学习与生成过程,带你掌握大模型的核心训练原理。
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- 本文为「从零开始理解大模型」系列第四篇,本系列共十篇,从 “下一个词预测” 逐步构建完整的大模型心智模型,每篇均附带可运行代码。本篇聚焦 Attention 机制,讲解大模型如何实现 “阅读理解”,带你理解其核心注意力原理。 本文为「从零开始理解大模型」系列第四篇,本系列共十篇,从 “下一个词预测” 逐步构建完整的大模型心智模型,每篇均附带可运行代码。本篇聚焦 Attention 机制,讲解大模型如何实现 “阅读理解”,带你理解其核心注意力原理。
- OCO-2 GEOS 3 级每日,0.5x0.625 同化 CO2 V10r (OCO2_GEOS_L3CO2_DAY),GES DISC简介这是网格化的每日 OCO-2 二氧化碳同化数据集。OCO-2 任务提供了迄今为止最高质量的基于空间的 XCO2 反演数据。然而,由于 OCO-2 的地面轨道仅有 10 公里,且无法穿透云层和厚气溶胶,其仪器数据存在较大的覆盖空白。该全球网格化数据集采... OCO-2 GEOS 3 级每日,0.5x0.625 同化 CO2 V10r (OCO2_GEOS_L3CO2_DAY),GES DISC简介这是网格化的每日 OCO-2 二氧化碳同化数据集。OCO-2 任务提供了迄今为止最高质量的基于空间的 XCO2 反演数据。然而,由于 OCO-2 的地面轨道仅有 10 公里,且无法穿透云层和厚气溶胶,其仪器数据存在较大的覆盖空白。该全球网格化数据集采...
- 近期,开源的AReaL强化学习框架正式发布v1.0版本,提供了较完整的Agentic RL训练底座。围绕这一里程碑版本,华为团队也已完成AReaL在Ascend平台上的支持与增强,不仅补齐了安装与运行能力,还进一步打通了训练、推理、权重同步、Agent场景落地等关键链路,使AReaL在昇腾AI基础软硬件平台上具备更强的工程可用性。 近期,开源的AReaL强化学习框架正式发布v1.0版本,提供了较完整的Agentic RL训练底座。围绕这一里程碑版本,华为团队也已完成AReaL在Ascend平台上的支持与增强,不仅补齐了安装与运行能力,还进一步打通了训练、推理、权重同步、Agent场景落地等关键链路,使AReaL在昇腾AI基础软硬件平台上具备更强的工程可用性。
- 本文是「从零开始理解大模型」系列第三篇,系列共十篇,从 “下一个词预测” 逐步构建完整的大模型心智模型,每篇均配备可运行代码。本篇聚焦向量与 Embedding,讲解如何将文字转化为数学表达,带你掌握大模型处理语言的核心基础。 本文是「从零开始理解大模型」系列第三篇,系列共十篇,从 “下一个词预测” 逐步构建完整的大模型心智模型,每篇均配备可运行代码。本篇聚焦向量与 Embedding,讲解如何将文字转化为数学表达,带你掌握大模型处理语言的核心基础。
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- 本文是「从零开始理解大模型」系列第一篇,本系列共十篇,将从最基础的 “下一个词预测” 出发,逐步构建完整的大模型心智认知,且每篇均附带可运行代码。本篇从 “猜下一个词” 切入,带你开启大模型原理学习之旅。 本文是「从零开始理解大模型」系列第一篇,本系列共十篇,将从最基础的 “下一个词预测” 出发,逐步构建完整的大模型心智认知,且每篇均附带可运行代码。本篇从 “猜下一个词” 切入,带你开启大模型原理学习之旅。
- 「从零开始理解 Agent」系列番外 —— 在前面的七篇正文里(文末超链接直达),我们从来没关心过一个问题:跑一次 Agent 到底消耗多少 Token?每轮循环花了多少?工具返回结果占了多大比例?这篇番外给 Agent 装上一个 Token 仪表盘,让消耗一目了然。 「从零开始理解 Agent」系列番外 —— 在前面的七篇正文里(文末超链接直达),我们从来没关心过一个问题:跑一次 Agent 到底消耗多少 Token?每轮循环花了多少?工具返回结果占了多大比例?这篇番外给 Agent 装上一个 Token 仪表盘,让消耗一目了然。
- java工具:《List<Integer>转int[]》 java工具:《List<Integer>转int[]》
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