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智能知识图谱：大模型如何实现高效实体识别与关系抽取

大模型知识引擎

知识图谱（Knowledge Graph, KG）是人工智能领域的重要技术之一，广泛应用于搜索引擎、推荐系统、问答系统等场景。然而，传统知识图谱构建依赖大量人工标注，成本高且效率低。近年来，随着大模型（如GPT、BERT等）的快速发展，利用大模型自动化生成知识图谱成为可能。本文将详细讲解如何利用大模型实现知识图谱的自动化构建，包括实体识别、关系抽取和图谱更新，并提供可运行的示例代码和相关配图。

2025-03-03

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大模型成本优化实战：从分布式训练到量化剪枝，轻松降低AI计算开销

腾讯技术创作特训营S11#重启人生

随着大模型（如GPT、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域的广泛应用，其训练、推理和部署成本成为了制约大规模应用的主要瓶颈。高性能计算资源（如GPU、TPU）的昂贵成本使得许多企业和研究机构难以负担。本文探讨了通过分布式训练、量化、剪枝等技术手段降低大模型成本的优化方案，并提供了可运行的示例代码模块，帮助读者在实际项目中应用这些技术。

2025-03-01

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DeepSeek：代码生成新纪元——高效补全与智能修复的开发者利器

腾讯技术创作特训营S11#重启人生

随着软件开发复杂度的增加，代码补全和代码修复等任务变得越来越重要。DeepSeek 作为一种先进的代码生成模型，在这些任务中展现出了卓越的能力。本文将详细分析 DeepSeek 在代码补全和代码修复中的表现，并通过示例代码展示其实际应用。

2025-02-19

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【DeepSeek 多模态探索】从文本到图像与语音：解锁 DeepSeek 的多模态 AI 潜力

腾讯技术创作特训营S11#重启人生

随着多模态 AI 技术的快速发展，开发者对 DeepSeek 是否能够支持图像、音频等多模态任务充满期待。本文将探讨 DeepSeek 在多模态方向上的潜力，分析其是否能够集成语音识别、图像生成等能力，并通过代码示例展示如何实现多模态任务的初步集成。

2025-02-12

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【DeepSeek 私有化】数据安全无忧：手把手教你部署 DeepSeek 并构建私有 API

腾讯技术创作特训营S11#重启人生

本文旨在指导企业和个人开发者如何在私有服务器上部署 DeepSeek，并通过 Flask 或 FastAPI 封装 API，以避免云端依赖并确保数据安全。我们将详细介绍部署步骤，并提供完整的代码示例。

2025-02-11

1.1K4

深度探索 DeepSeek 微调：LoRA 与全参数微调实战指南

腾讯技术创作特训营S11#重启人生 DeepSeek

DeepSeek 作为强大的大模型，提供了优质的基础能力，但在某些特定任务上，直接使用预训练模型可能无法满足需求。本篇文章将介绍 LoRA（Low-Rank Adaptation）、全参数微调等微调策略，并提供详细的代码示例，帮助开发者高效定制 DeepSeek 以适应特定任务。

2025-02-07

5.1K0

【AI 语音】实时语音交互优化全解析：从 RTC 技术到双讲处理

腾讯技术创作特训营S11#重启人生

随着人工智能（AI）和实时通信（RTC）技术的快速发展，实时语音交互成为智能助手、客服机器人等应用的重要组成部分。然而，语音交互易受网络延迟、环境噪声和双讲（Double-Talk）现象的影响，影响用户体验。本文将探讨如何优化 RTC 技术，提高语音交互的稳定性，并提供可运行的示例代码，以帮助开发者快速实现高质量的实时语音交互。

2025-02-05

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RAG技术：通过向量检索增强模型理解与生成能力

腾讯技术创作特训营S11#重启人生

本文介绍了RAG（检索增强生成）技术的原理与应用，特别是如何通过向量检索系统增强生成模型对外部知识的理解和生成能力。针对大模型缺乏实时知识和生成内容易出错的问题，本文提出了一种结合向量检索与生成模型的方法，并提供了可运行的示例代码模块。

2025-01-28

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【前沿聚焦】机器学习的未来版图：从自动化到隐私保护的技术突破

腾讯技术创作特训营S11#重启人生

本文聚焦机器学习领域的前沿技术趋势，包括自动化机器学习（AutoML）、多模态学习和联邦学习等热门方向。文章将详细解析这些技术的基本原理、应用场景及潜在突破点，并通过可运行的代码示例进行实践，帮助开发者理解这些技术并规划未来学习路径。

2025-01-25

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【AI日志分析】基于机器学习的异常检测：告别传统规则的智能进阶

腾讯技术创作特训营S11#重启人生

随着系统规模的扩大和复杂性增加，传统基于规则的日志分析方法难以识别隐藏的复杂异常模式。本文将介绍基于机器学习的日志异常检测技术，包括模型选择、特征工程及实现步骤。通过具体的代码示例与图表，展示如何高效检测异常日志，并提供应用场景与优化策略。

2025-01-22

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【多模态 AI】从跨模态学习到生成革命：文本、图像与音频的深度交融

腾讯技术创作特训营S11#重启人生

多模态 AI 架构通过融合文本、图像、视频和音频等多种数据模态，展现了强大的跨模态学习与应用能力，广泛应用于智能助手、内容生成与搜索等领域。本文深入解析多模态 AI 的技术架构与核心融合机制，展示典型应用场景，并提供跨模态生成的示例代码，助力开发者更好地理解和构建多模态 AI 系统。

2025-01-21

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AI Prompt 设计指南：从基础构建到高质量生成的全面解析

腾讯技术创作特训营S11#重启人生

高质量的 Prompt 是提升 AI 模型输出质量的关键。本文深入探讨 Prompt 的基本组成、优化技巧及典型案例，结合实际应用场景提供可运行的示例代码，帮助用户解决 AI 输出不稳定和难以匹配需求的问题。

2025-01-16

3000

【GPT进化之路】从 GPT-1 的初试锋芒到 GPT-4 的跨模态智能时代

腾讯技术创作特训营S11#重启人生

GPT（Generative Pre-trained Transformer）家族是自然语言处理领域的革命性创新。从 GPT-1 到 GPT-4，每一代模型都在模型架构、数据规模、训练方法和应用场景方面不断进化。本文将对比各版本技术特点，解析其核心改进点，并通过可运行的示例代码演示其强大功能。

2025-01-15

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