本题与两数之和类似，是非常经典的面试题。与两数之和稍微不同的是，题目中要求找到所有【不重复】的三元组。那我们可以利用在两数之和那里用的双指针思想，来对我们的暴力...

HuggingFace平台迎来了一个重要里程碑——腾讯混元翻译模型Hunyuan-MT-7B在全球模型热榜中登顶，引起了广泛关注。该模型在8月底结束的国际计算语...

我们介绍了Rust的基础概念、环境搭建方法，以及控制流、函数和复合类型等核心概念。在本文中，我们将深入探讨Rust的集合类型、错误处理机制和模块化编程等高级特性...

在CTF（Capture The Flag）竞赛中，杂项编程挑战往往涉及到对各种数据结构与算法的灵活运用。这些挑战不仅要求参赛者掌握基础的数据结构知识，还需要具...

本文将深入探讨LLM驱动的智能客服系统在企业应用中的A/B测试方法论，重点关注独特KPI指标的设计原则、实施策略和评估框架。我们将从客服自动化的最新趋势出发，系...

在2025年的大模型时代，推理时延优化已经成为部署LLM服务的关键挑战之一。随着模型规模的不断扩大（从数亿参数到数千亿甚至万亿参数），即使在最先进的硬件上，推理...

通过这个综合评估框架，企业可以全面衡量云成本优化的效果，并指导未来的优化决策。根据云成本优化的行业基准，一个成熟的云成本优化计划通常可以实现25-40%的总体计...

在大语言模型（LLM）的实际生产环境中，模型更新是维持服务质量和持续改进的关键环节。随着业务需求的演变、数据分布的变化以及模型能力的提升，如何高效、安全地更新已...

在大语言模型（LLM）时代，高效的推理加速已成为部署高性能AI应用的关键挑战。随着模型规模的不断扩大（从BERT的数亿参数到GPT-4的数千亿参数），推理过程的...

2025年，大型语言模型的训练面临着前所未有的挑战。随着模型参数量和序列长度的不断增加，传统注意力机制的内存瓶颈问题日益突出。FlashAttention作为一...

本指南将深入探讨因果语言建模的理论基础、实现方法和优化策略，重点关注GPT-style下一词预测的独特机制和训练技巧。通过本指南，读者将全面理解因果语言建模的工...

TensorFlow Lite优化工具包提供了一系列用于模型压缩和性能优化的工具。这些工具可以在保持模型精度的同时，显著减小模型体积，提升推理速度，降低能耗。主...

在2025年的大语言模型(LLM)时代，随着模型规模的指数级增长，部署这些庞然大物变得越来越具有挑战性。GPT-5和Claude 4.5等最新模型的参数量已经达...

在大型语言模型快速发展的今天，自我监督学习已成为训练高质量模型的核心技术。然而，传统的掩码语言建模（MLM）和因果语言建模（CLM）方法存在一些局限性，如计算效...

本文将深入探讨如何使用Slurm进行LLM训练的集群管理和调度优化。我们将从Slurm的基础知识出发，详细介绍配置文件设置、作业提交策略、资源分配优化、监控与调...

在大规模语言模型（LLM）的训练过程中，评估模型性能是一个至关重要但常被简化处理的环节。2025年的研究表明，仅依赖单一指标（如困惑度）来判断模型质量已经无法满...

本文将全面介绍LLM训练中的内存管理挑战，深入剖析各种内存优化技术的原理和实现，包括ZeRO系列优化器、梯度检查点、内存分区策略、注意力机制优化等，并通过丰富的...

在2025年，大型语言模型（LLM）的规模已经达到了数千亿甚至数万亿参数，训练这样的庞然大物需要先进的分布式训练技术支持。本文将深入探讨LLM训练中的高效分布式...

在2025年的大语言模型（LLM）训练领域，数据管理和质量控制已成为决定模型性能上限的关键因素。随着模型规模的不断扩大（从早期的数十亿参数到如今的数千亿参数），...

在大型语言模型（LLM）的预训练阶段，训练目标函数的设计直接影响模型的学习效率和最终性能。Masked Language Modeling（MLM）作为BERT...