TensorFlow在风险管理VaR计算中的改进 在现代金融机构的日常运营中，风险控制早已不再是“事后补救”的附属职能，而是贯穿投资决策、产品设计和合规管理的核心环节。尤其是在市场波动加剧、资产组合日益复杂的背景下，如何快速、准确地评估潜在…

高质量数据集是人工智能大模型训练与应用的基石，分为通识、行业通识和行业专识三类。当前面临供给侧矛盾、技术底座薄弱和管理机制不足三重挑战。系统性建设需完善评价体系、坚持场景驱动、深化AI技术应用和构建国家级数据要素平台。未来AI发展将从模型驱动转向数据…

随着食品工业、化工及电子等行业的蓬勃发展，对产品保鲜、防潮、防氧化的要求日益严苛，真空包装袋作为关键的包装解决方案，其市场需求持续增长。市场在呼唤高品质产品的同时，也对生产厂家的技术实力、品控能力与综合…

在刑事辩护领域，贷款诈骗案件因涉案金额大、法律关系复杂、证据链梳理难度高，往往成为当事人和家属的心头难题。面对市场上众多刑事律师，如何找到值得托付的贷款诈骗律师？以下结合专业能力、实战成果与口碑反馈，为…

RAG（检索增强生成）是提升大模型知识深度与事实准确性的关键技术。文章介绍了RAG的核心逻辑、基本流程（索引、检索、生成）及多维度优化策略，包括提问优化、多路召回、索引结构优化等。同时详细阐述了效果评估方法&#…

为什么我们需要使用RAG？ RAG的初衷是为了增强大模型的事实性，时效性，减少幻觉，引入专业知识优化生成回复。 大模型的缺陷： 存在幻觉现象 知识更新缓慢 对领域知识的理解有限 大模型在处理细分领域知识时&#xff0…

“ 数据溯源是大模型应用可信度的根本，没有溯源流程大模型的操作就会存疑。” 我们都知道大模型有几个经典缺陷，而这也是RAG检索增强生成技术产生的原因，这三个缺陷是： 模型幻觉问题知识时效性问题垂直知识不足问题 因此&#xff…

利用TensorFlow镜像提升GPU算力效率，轻松训练大模型 在AI研发一线工作的工程师们都有过这样的经历：本地调试好的模型，一上集群就报错；换一台机器，连环境都跑不起来。更别提大规模训练时，多卡并行的通信瓶颈…