第一章：Open-AutoGLM 太空探索數(shù)據(jù)處理在現(xiàn)代太空探索任務中，海量的遙感、軌道和傳感器數(shù)據(jù)需要高效處理與智能分析。Open-AutoGLM 作為一個開源的自動推理與生成語言模型框架，專為高維度科學數(shù)據(jù)理解而設計，能夠自動化解析來自深…

文章以面試問答形式介紹大模型分布式訓練核心技術(shù)，包括數(shù)據(jù)并行(DP)、流水線并行(PP)、張量并行(TP)和ZeRO優(yōu)化策略。詳細解析各并行方式原理、適用場景及疊加條件(3D并行)，分析多機多卡環(huán)境下的技術(shù)挑戰(zhàn)與顯存限制解決方案，為LLM訓練提供全面…

第一章：災情突襲如何快速響應？，Open-AutoGLM智能調(diào)度系統(tǒng)全流程拆解當突發(fā)災情導致通信中斷、資源調(diào)配失序時，應急響應的每一秒都至關重要。Open-AutoGLM 智能調(diào)度系統(tǒng)通過融合大語言模型與自動化決策引擎，實現(xiàn)從災情識…

大家好，我叫李華一名10年的資深程序員，在經(jīng)歷了10多年傳統(tǒng)軟件開發(fā)工作后，在35歲時毅然決定投身到大模型這一新興領域。我的故事希望能為那些正在考慮職業(yè)轉(zhuǎn)型的技術(shù)人員提供一些啟示。 1. 為什么選擇在35歲轉(zhuǎn)行 隨著年齡的增長，…

本文提出大語言模型(LLM)與機器人系統(tǒng)融合的安全與安保統(tǒng)一框架，包含結(jié)構(gòu)化Prompt組裝、狀態(tài)管理和安全驗證三大模塊。該框架有效抵御顯性惡意注入(OMI)和目標劫持注入(GHI)兩類攻擊，實驗表明在混合障礙物環(huán)境下任務性能提升325%，攻擊檢測率從…

檢索增強生成（RAG）技術(shù)通過將LLM與外部知識庫動態(tài)連接，使其在生成答案前能"查閱"相關資料，提升回答的準確性、時效性和可信度。該技術(shù)將文檔分解為文本塊并轉(zhuǎn)換為向量存儲，通過智能檢索獲取相關信息&#xf…

Powershell一般初始化情況下都會禁止腳本執(zhí)行。腳本能否執(zhí)行取決于Powershell的執(zhí)行策略。 只有管理員才有權(quán)限更改這個策略。非管理員會報錯。 通過 Get-ExecutionPolicy，用戶可以快速檢查當前有效的策略（如 Restri…

在建筑行業(yè)蓬勃發(fā)展的今天，一批堅守質(zhì)量底線的防塵網(wǎng)生產(chǎn)企業(yè)正默默守護著我們的施工安全與環(huán)境安全。在建筑工地、礦山廠區(qū)、物流堆場，一張張防塵網(wǎng)構(gòu)筑起一道道環(huán)保防線。面對市場上琳瑯滿目的防塵網(wǎng)產(chǎn)品，如何選擇…