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据CNMO消息，Rokid即将在美国纽约曼哈顿举行RokidGlasses的海外发布会，当天还将同步启动该产品在Kickstarter平台的国际众筹项目。目前，Rokid已通过海外社交媒体等渠道展开预热宣传，相关产品信息...

保障大模型召回测试高精准率可通过以下措施：1.提高向量质量：优化嵌入模型、微调模型、降维和正则化；2.改进索引结构：选择合适的索引方法、精细化调整索引参数；3.优化距离度量：选择适当的距离度量、进行距离度量标准化；4.改...

RAG（RiskAssessmentGrid）是一种通过外部知识源增强现有大型语言模型（LLM）的方法，以提供和上下文更相关的答案。在RAG中，检索组件获取额外的信息，响应基于特定来源，然后将这些信息输入到LLM提示中，...

孪生神经网络是一种双支路结构的神经网络，常用于相似度度量、分类和检索任务。这种网络的两个支路具有相同的结构和参数。输入分别经过两个支路后，通过相似度度量层（如欧式距离、曼哈顿距离等）进行相似度计算。在训练过程中，通常使用...

层次聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似度进行分组。该方法通过逐步划分数据集为越来越小的子集，最终形成一个层次结构，其中每个子集可以看作是一个聚类。层次聚类包括凝聚型和分裂型两种类型。凝聚型层次聚类从每...

KNN算法是一种简单易用的分类算法，适用于小规模数据集和低维特征空间。它在图像分类、文本分类等领域中表现出色，因其实现简单、易于理解而备受青睐。KNN算法的基本思想是通过比较待分类样本的特征与训练样本的特征，找到最接近的...