专为生成式AI应用设计的向量数据库

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在异常检测中,可解释性的作用是什么?
异常检测中的可解释性至关重要,因为它帮助用户理解为什么某些数据点被标记为异常。异常检测系统通常依赖于复杂的算法,这些算法可以生成结果,但其推理过程并不清晰。如果没有可解释性,用户可能会发现很难信任系统,从而导致潜在的误用或忽视关键问题。例如
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LLMs(大型语言模型)可以在私人数据上进行训练吗?
神经网络被广泛应用于金融预测中,通过分析海量的历史数据来预测股票价格、市场趋势和经济指标。这些网络可以识别时间序列数据中的模式,从而实现比传统统计方法更准确的预测。他们擅长处理财务数据集中的非线性关系。 一个常见的应用是预测股市走势。循环
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PaaS如何支持多云策略?
“平台即服务(PaaS)通过为不同云服务提供商提供一致的应用程序开发和部署环境,使多云战略成为可能。借助PaaS,开发人员可以在不必担心基础设施的情况下创建应用程序。这使得他们能够利用来自多个云服务提供商(如AWS、Google Cloud
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