【顶刊论文分享】DeepSec：深度学习模型的安全性分析平台
DEEPSEC是一个对深度学习模型安全性进行统一分析的平台，通过构建多指标评价体系，对多种对抗攻击的攻击/防御方法进行了全面深入地评估。
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学习了解数据仓库中的分层概念
本文详细介绍了数据仓库的分层概念，包括数据运营层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据应用层（APP）。其中，DW层进一步细分为数据明细层（DWD）、数据中间层（DWM）和数据服务层（DWS）。文章阐述了各层的功能和作用，并通过实例说明如何在实际业务中应用这些分层概念。该内容适合数据工程师、数据分析师、数据架构师以及对数据仓库设计和实现感兴趣的技术人员阅读。
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探索 AI 驱动的网络安全框架：深度学习技术、GPU 支持和未来增强
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新一代实验分析引擎：驱动履约平台的数据决策
本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎，该引擎对核心实验框架进行了标准化，并融合了众多先进解决方案，有效解决小样本挑战。同时，提供了多样化的溢出效应应对策略，并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法，以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发。
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【大模型系列】提示学习
本文介绍了提示学习（Prompt Learning）的基础概念和应用场景。作者详细讨论了提示学习在大语言模型中的作用，以及如何通过优化提示来提高模型的任务表现。文章还分享了在实际应用中调整和设计提示的技巧，并探讨了该技术在自然语言处理中的未来发展趋势。这篇文章为希望利用大模型进行高效自然语言处理的开发者提供了有价值的见解。
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大批量动画模型的优化
最近和公司一个开发团队探讨了一下他们正在开发的游戏中遇到的性能问题，看看应该如何优化。这个游戏的战斗场景想模仿亿万僵尸(They are billions）的场景。在亿万僵尸中，场景中描绘了上万的僵尸潮，但我们这个游戏，超过 500 个僵尸就遇到了性能问题。固然，手机的硬件性能比不上 PC ，但 500 这个数量级还是略低于预期。
对于游戏中大量类似的动画物体，肯定有方法可以优化。
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使用零一万物 200K 模型和 Dify 快速搭建模型应用
本篇文章，我们聊聊如何使用 LLM IDE (Dify) 快速搭建一个模型应用，以及使用超长上下文的 200K 模型，完成懒人式的电子书翻译。
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带你认识本地大模型框架Ollama(可直接上手)
自 OpenAI 公司于2022 年 11 月 30 日发布 ChatGPT 以来，经过 23 年一整年的发展之后，大模型的概念已逐渐普及，各种基于大模型的周边产品，以及集成层出不穷，可以说已经玩出花来了。在这个过程中，也有不少本地化的模型应用方案冒了出来，针对一些企业知识库问答的场景中，模型本地化是第一优先考虑的问题，因此如何在本地把模型调教的更加智能，就是一个非常重要的技能了。在 23 年的时候，我也接触过一些本地模型的开源项目(比如 LocalAI)，当时在本地部署跑起来之后，发现交互的体验，回答的速度，以及智能程度，都远低于预期。最近又一次了解本地模型的玩法，从微信群里了解到了 ollama，经过几天业余时间的研究及了解，发现现在模型本地化的玩法，以及能力都早已不可同日而语，本文，将记录我这几天来对于 ollama 的粗浅认识以及快速入门玩起来。
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