专为生成式AI应用设计的向量数据库

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通常用来衡量嵌入性能的指标有哪些?
跨模式嵌入正在迅速发展,可以同时从多种类型的数据 (如文本,图像和音频) 中学习的模型取得了重大进步。最近的模型,如CLIP (对比语言图像预训练) 和ALIGN,旨在将文本和视觉数据集成到共享的嵌入空间中。这允许模型理解并生成不同模态之间
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在将联邦学习扩展到数十亿设备时面临哪些挑战?
"将联邦学习扩展到数十亿设备面临几个关键挑战,主要与通信、资源管理和数据异构性相关。首先,设备数量之巨大意味着同步模型更新的通信成本变得相当可观。当许多设备向中央服务器发送更新时,由于网络拥堵可能会造成瓶颈。例如,如果数十亿设备中的一小部分
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文档数据库如何处理流数据?
文档数据库通过允许灵活的数据摄取和实时处理能力来处理流数据。这些数据库,如MongoDB和Couchbase,以半结构化格式存储数据,通常为JSON或BSON文档。这种格式使得开发人员可以轻松添加、修改和查询数据流,而无需预定义的模式。因此
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