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大伙有想过二次训练吗?

比如我下载了一个模型。 然后再把我所有文档交给它,二次训练。 那么,是不是就没必要 RAG 了。 通过这个模型,我就能提问了嘛,毕竟,我的基因已经嵌入进去了。

tech www.v2ex.com 2026-04-24 20:58:36+08:00

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【开源推广】写了一个由SpringAIAlibaba实现的多轮对话RAG项目,适合Java人学习和面试

本帖使用社区开源推广,符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容: 我的帖子已经打上 开源推广 标签: 是 我的开源项目完整开源,无未开源部分: 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区: 是 我帖子内的项目介绍,AI生成、润色内容部分已截图发出: 是 以上选择我承诺

tech linux.do 2026-04-23 22:22:27+08:00

Nextorage推出PCIe Gen4 QLC固态硬盘 1911元起售 质保仅一年

Nextorage推出了全新的G系列EEA固态硬盘,型号为NN4EEA。 这款产品基于M.2 2280规格,走PCIe Gen4×4通道,搭载3D QLC NAND闪存颗粒。整体方案采用DRAM-less HMB配合SLC缓存,没有独立缓存芯片,靠调用主机内存来完成加速。8TB版

tech plink.anyfeeder.com 2026-04-23 17:05:07+08:00

Nextorage 发布 PCIe Gen4 QLC 固态硬盘 G Series EEA,仅 1 年质保

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ai应用开发有什么热门的面试题?

佬们有没有比较完整一点的ai应用开发的面试题集合,主要包括一下Agent、RAG的一些生产开发过程中的经典面试问题,自己整合的总是差点意思,看到的路子比较多,但是也比较零散,想问问佬们可有推荐? 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

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求大佬儿解答刚开始做RAGchunk长度一般先设多少

各位佬儿,我最近在自己搭一个简单的RAG问答,数据量不大,主要是文档和一些FAQ。现在有点卡在chunk这块,不太确定一开始该怎么设比较稳,比如按字数切还是按段落切更合适,chunk size和overlap大概放在什么范围比较常见?我试了几组参数,效果有时候还行有时候又很飘。想

tech linux.do 2026-04-22 11:31:19+08:00

AMD X3D搞AI比打游戏还猛 8核暴打16核 领先88%

据GiggleHD实际测试,AMD X3D处理器在RAG(检索增强生成)AI基准测试中展现出远超预期的性能表现,最高领先非X3D芯片达88%。RAG AI通过外部向量数据库检索信息来增强大模型的回答质量,与纯LLM推理不同,向量搜索的大量计算负载落在CPU而非GPU上。 随着Ag

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RAG AI 测试:AMD 3D V-Cache 比非 X3D 型号处理器性能最高提升 88%

IT之家 4 月 21 日消息,gigglehd 最新报告指出,在 RAG(检索增强生成)AI 基准测试中, 相比较非 X3D 型号处理器,AMD 的 3D V-Cache 处理器性能最高可提升 88%。 IT之家注:RAG(检索增强生成)是一种结合外部数据库检索与生成能力的 A

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