神经网络研究的未来趋势包括通过稀疏和量化等技术提高模型效率。这些改进旨在减少资源消耗并使模型更易于访问。
处理不同数据类型 (例如，文本和图像) 的多模态模型正在获得牵引力。OpenAI的CLIP和Google的pald-e就是这一趋势的例证。
其他领域包括神经架构搜索 (NAS)，可解释的AI以及无监督和半监督学习的进步。随着神经网络的发展，它们在机器人和个性化医疗等领域的应用有望扩大。
跳跃连接或残差连接是什么？
继续阅读
如何设计一个多租户搜索架构？
设计一个多租户搜索架构涉及创建一个能够高效处理来自多个用户或组织（租户）搜索查询的系统，同时确保数据隔离、性能和可扩展性。该架构通常包括一个共享的索引结构、租户特定的配置和一个强大的访问控制机制。这使得不同的租户能够共享资源，而不影响数据安
LLM的保护措施是否可以根据实际使用情况动态更新？
在金融服务中，护栏在确保llm生成准确、合规和安全的内容方面发挥着关键作用。护栏的一个重要应用是防止产生误导性的财务建议或非法活动，例如欺诈或内幕交易。必须对模型进行训练，以识别和过滤掉可能导致有害财务决策或不合规行为的内容。例如，模型应避
什么是图像搜索中的联邦学习？
图像搜索中的联邦学习是一种机器学习方法，允许多个设备在保持数据本地化的同时协同学习模型。与将原始图像数据发送到中央服务器进行处理不同，智能手机或边缘设备等设备在自己的数据上进行计算，仅将学习到的模型更新发送回服务器。这种方法提高了隐私和安全