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比如，一个记忆被清空的科学家要为自己建立性别的分类，于是他就去测量一些男女样本的头发长度后，发现很多女生的头发比男生更长，会初步把结论抽象为「头发长」的是女性，而 ...

主要内容： · 分类方法：RAG基础被分为四种主要范式：基于查询的RAG、基于潜在表示的RAG、基于Logit的RAG和推测性RAG。 · 增强方法的基本抽象：每种范式代表了不同的检索和生成 ...

译者：Miranda，原文见https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/2-Symbolic/README.md image.png 速写作者Tomomi Imura 对人工智能的追求基于对知识的探求 ...

例如，我们可以利用LLM来对文本数据进行分类。在传统的方法中，我们可能需要使用机器学习算法来训练一个分类器。这需要大量的标注数据和复杂的算法调整。而使用LLM辅助数据 ...

本文旨在整合3D内容生成领域的发展，提出了一种新的分类方法，将现有方法分为三类：3D原生生成方法、基于2D先验的3D生成方法和混合3D生成方法。本文涵盖了约60篇主要技术 ...

加载二分类数据集—— 首先我们需要去加载一个二分类的数据集，这个数据集就跟上面的图一样。 · 定义模型结构：带有激活函数的单个神经元—— 准备完了数据集我们就要开始定义 ...

任务要求： 1、仔细阅读新闻内容，理解新闻主题和核心内容。 2、只使用给定的事件标签列表进行分类，若新闻属于多个事件标签，则使用竖线|来分隔不同的事件标签，若没有合适的 ...

- 训练图像识别与分类模型需要大量的计算资源，特别是在处理大规模数据和复杂模型架构时。 - 可以采用分布式训练、模型压缩、量化等方法 ...

2025年7月23日 ... ... 均可以用来搭建多分支工作流，二者区别如下：. . 节点名称. 分类方法. 适用场景. AI 分类节点. 基于大语言模型对文本的解析能力，对输入内容进行分类。

一般来说，输入样本的特征空间越大，维度越高，产生对抗样本的可能性越大（因为添加噪声的空间也就越大）。特征压缩的目标是从输入中删除不必要的特征，在不损害分类器准确度的 ...