什么是蒸馏、量化？为什么本地部署总是效果很差？

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我下载了一个奇怪的kimi副本（4）

没有什么头绪

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今次做视频的感悟是：大模型量化的概念真的太多了，堪比强化学习…… 好在我作为一个项目经理，化繁为简抓重点，正好是我的本职工作……

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阅读的消失并不是一件坏事【人大刘海龙聊AI时代】

究竟人工智能改变了什么，没改变什么？我们该如何从底层逻辑以及历史纵深，审视这一轮智能革命？人工智能时代，哪些能力的重要性更加凸显出来了？究竟什么是人称之为人，机器绝对不能替代的能力？大语言模型真的改变了传统的学习、教育与读书方式了吗？......这些问题的背后，既是新技术带来的“风险”与“危机”，也是新时代读书的“机遇”与“价值”。

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【WordEmbedding 】从词袋法到词嵌入，词向量是如何演进的 | BGE | TF-IDF | 词袋法

从信息量的视角切入词嵌入的解释，这个视频我很满意了 将文本转为向量，是所有自然语言处理的第一步，这个向量能够表达的信息越丰富，就越有助于后续各种NLP工作。为此，词袋法、tf-idf、word2vec、bge等各种方法被逐一提出…… 背景如果有车子的轰鸣声，那是因为五一回老家了，“一条马路波浪宽……我家就在边上住“”