「依赖项优化」共找到 1802 篇相关文章
RAG性能优化：基于RAGFlow自定义解析工具实现文本结构化（含源码教学）
文章围绕RAG性能优化展开，指出RAGFlow框架中DeepDoc解析算法不足，介绍开源与商业化解析工具优劣势及API调用和本地部署特点，推荐TextIn xParse，给出RAGFlow+TextIn知识库构建方法，还探讨了RAG优化方案。
GRPO训练不再「自嗨」！快手可灵 x 中山大学推出「GRPO卫兵」，显著缓解视觉生成过优化
GRPO在视觉生成流模型后训练阶段有显著提升，但clip机制存在系统性偏差，易使模型陷入过度优化。中山大学、快手可灵等团队提出GRPO - Guard，能降低过度优化风险，在多种任务中表现良好。
Harness Engineering实践，做了一个平台让AI一晚上自动评测和优化你的系统
作者分享搭建小平台实现全自动化评测与系统优化的实践，包括创建评测任务、集、报告等，通过钉钉文档、绘报等案例展示操作，还能自动优化系统，不过需系统UI规范、AI Coding含量高。
PDF难点解析：处理复杂表格、水印、印章、复选框、信息抽取等7项任务，6大能力
文章介绍Nanonets - OCR - s可处理关键信息提取、视觉问答等7项任务，具备LaTeX方程识别、图像描述等6项能力，还给出体验链接。但测试发现英文体验优于中文，模型有重复输出、幻觉严重问题。
以加代乘？华为数学家出手，昇腾算子的高能设计与优化，性能提升30%！
大模型落地面临推理难题，华为团队基于昇腾算力发布三项硬件亲和算子技术研究，包括以加代乘的AMLA算子、融合算子技术、SMTurbo加速技术，实现能效、协同和速度突破，未来将拓展应用场景。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
为何我的 Docker 镜像如此庞大？使用“dive”进行深度剖析以找出臃肿之处
在AI项目里，Docker镜像可能臃肿庞大，影响开发与部署。本文以朴素BERT分类器镜像为例，指出未优化镜像会导致开发慢、CI/CD低效等问题，还介绍用dive工具剖析镜像，找出臃肿之处以优化。
Datadog 如何将其 Agent 的 Go 二进制文件缩减 77%
5 年里 Datadog Agent 从 428 MiB 增至 1.22 GiB，其工程师着手缩减二进制文件大小。发现膨胀主因是隐藏依赖等，采取审计导入项等措施，借助工具优化，还减少反射和插件使用，6 个月实现缩减且未移除功能。
如何让AI推荐企业官网？官网GEO优化怎么做？【必看】
白杨SEO从网站代码优化、站内内容、站外推广三方面，介绍让AI推荐企业官网及做好官网GEO优化的方法。如代码优化要主动提交网站、部署SSL证书等，还给出企业官网老板执行清单。
破局大模型推理困局！华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍
华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲，围绕大模型推理优化，从模型、框架、算子层展开，结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战，介绍加速技术，分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。