数据增强是一种用于在不收集更多数据的情况下增加训练数据的多样性的技术。它涉及对原始数据应用随机变换，例如旋转、翻转、裁剪或缩放图像。
例如，在图像分类任务中，数据增强通过人为地扩展数据集来帮助防止过度拟合，从而允许模型学习更强大的特征。增强数据引入了可变性，使模型更容易推广到看不见的例子。
当使用有限的数据集或模型需要处理原始数据中不存在的各种现实条件时，数据增强特别有价值。
什么是神经网络？
继续阅读
SaaS如何使企业受益？
软件即服务（SaaS）为企业带来了几个关键优势，使其成为各类公司越来越受欢迎的选择。其中一个主要优点是成本效益。传统上，企业需要大量投资于软件许可证、服务器硬件和持续维护。而使用SaaS，企业可以按需订阅软件应用，从而避免了高昂的前期成本。
向量搜索与基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统相比如何？
矢量数据库专门设计用于处理高维矢量，使其成为实时矢量搜索的理想选择。这些数据库有效地存储向量嵌入，并允许快速检索相似的向量。实时向量搜索涉及在数据库中快速找到与给定查询向量最相似的向量。这是通过利用诸如分层可导航小世界 (HNSW) 和近似
LLM护栏能确保符合AI伦理框架吗？
LLM护栏可以配置为根据用户偏好和交互在一定程度上个性化内容。然而，个性化的程度取决于具体的应用和护栏的设计。例如，在客户服务聊天机器人中，可以定制护栏以根据用户历史或偏好调整语言语气或过滤某些主题。护栏还可以允许用户设置内容过滤偏好 (例