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突破基础框架：RAG性能优化

在上一篇文章中，我们深入探讨了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的核心架构原理。这种创新性地将大型语言模型（LLMs）与信息检索系统相结合的技术范式，显著提升了生成内容的准确性与可追溯性。然而，当基础RAG方案部署到实际生产环境时，工程团队往往会面临四大关键挑战：实时响应性能的优化瓶颈、检索结果相关性的提升需求、复杂上下文理解能力的增强要求，以及生成内容事实一致性的保障难题。本文将系统性阐述RAG性能优化的系统性技术方案，包括架构设计的工程优化策略，分析检索算法在效率与精度之间的平衡方法，以及领域自适应微调的核心技术要点，并重点介绍最新的自主代理式RAG（Agentic RAG）实现路径。通过这种多维度、多层次的技术升级与创新实践，开发者能够构建出真正满足企业级严苛要求的下一代RAG系统。快速回顾：什么是RAG？检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）由两个核心模块组成： * 检索器（Retriever）：通过稠密或稀疏检索方法，从外部知识库中提取排名前k的相关文档。

A2A与MCP图示：A2A为代理互联，MCP为代理调用工具。

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A2A vs MCP：AI 代理互联网协议之争

随着人工智能技术从单一模型和孤立功能向更高层次发展，一种新型范式正在崛起：基于智能体的模块化系统，打破AI代理孤岛。这类系统能够将复杂任务分解为子任务，实现组件间智能通信，按需调用工具，并以可控方式访问记忆体或应用程序接口。在该领域最具前景的两大框架当属谷歌DeepMind提出的A2A（智能体间交互协议）与Anthropic公司研发的MCP（模型上下文协议）。虽然二者都致力于解决多智能体协同与模块化AI架构中的共性难题，但其技术路径却存在本质差异。本文将深入解析A2A与MCP的核心原理、运作机制及架构哲学，通过对比这两大框架的技术角力，揭示通用型智能体AI系统的未来发展方向。 A2A 与 MCP 的对比分析谷歌A2A：智能体间交互协议 A2A协议由谷歌提出，旨在开发具备复杂推理能力的协作式AI智能体，使其能够通过通信与任务委派实现高效协同。该协议作为一套通信与任务协调标准，支持智能体实现以下核心功能： * 自主任务委派：将子任务动态分配给其他智能体 * 独立运行环境：维护各自的执行上下文及记忆存储 * 结构化通信：采用可追溯、支持递归的标准化请求/响应格式 *

Bitdeer AI 横幅，介绍 Model Context Protocol（MCP），用于增强 AI 的记忆和上下文感知能力

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什么是模型上下文协议（MCP）？

随着人工智能的快速发展，对模型之间更好的协同、互操作性以及上下文理解的需求变得前所未有地迫切。模型上下文协议（MCP）正是在这样的背景下应运而生——这是一项新兴的规范，目前在 AI 社区和各大科技公司中迅速获得了关注。到 2025 年初，MCP 已成为开源 AI 生态系统中最受关注的创新之一，标志着模型、工具和智能体之间迈向标准化通信的重大转变。从 GitHub 上的开源贡献者到 Hugging Face 和 OpenAI 等大型平台，MCP 的关注度持续攀升。随着 AI 行业向模块化、可组合系统以及自治智能体方向发展，MCP 不仅是一种趋势，更有可能成为下一代 AI 开发的基础设施。该协议最初由 Anthropic 于 2024 年 11 月提出。Anthropic 将 MCP 作为一个开源倡议推出，旨在实现

图片展示Llama 4 Maverick在Bitdeer AI Cloud上线，展示了一个驼羊吉祥物和平台界

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Llama 4 现已上线 Bitdeer AI Cloud 平台

4 月 5 日，Meta 正式发布全新一代大型语言模型 Llama 4，为开源 AI 生态带来重要突破。作为迄今为止 Llama 系列最强版本，Llama 4 在推理能力、指令理解和整体性能方面均实现显著提升。本次发布的核心模型包括 Llama 4 Maverick（约 4000 亿参数）和 Llama 4 Scout（约 1090 亿参数），均基于 Mixture of Experts（MoE）架构，具备 170 亿活跃参数，兼顾性能与效率。本文将带您深入了解 Llama 4 的关键更新、与 Llama 3 的对比优势、

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RAG在商业知识管理与决策中的应用

在信息如此发达，竞争力愈发激烈的放下，企业决胜的关键有可能就在其对于外界变化所作出的反应速度，或者小到用户对企业给出的解决方案的效率的判定。总之，如何能够更快，更好更准确的在海量的数据中获取最优的信息至关重要。企业每天都会生成和处理海量数据，从电子邮件、内部文件到客户交互和市场研究，应接不暇。并且不同的部分所使用的系统都有差异存在信息孤岛的现象。并且，这些信息往往分散在不同系统中，难以高效检索、分析和应用。传统 AI 模型通常依赖静态的预训练知识，无法提供实时、上下文相关的洞察，导致信息滞后、决策效率低下。而检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的出现，为这一难题提供了突破口。RAG 的吸引力在于它在转变企业知识管理方面具有巨大的潜力。它将实时信息检索与生成式 AI 相结合，使企业能够从大量数据中快速提取关键信息，并将其用于战略决策。特别是在处理非结构化的文本，这类需要消耗大量人工的情况下，RAG能很好的处理这些信息。通过应用RAG技术，企业能够更快地响应市场变化，优化运营流程，并构建更敏捷的数据管理体系。什么是 RAG？ R

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AI图像生成新时代：企业须知关键洞察

2025年3月成为AI图像生成技术的转折点，一系列革命性工具的涌现正在彻底改变视觉内容的创作与使用方式。这些突破性进展远非简单的技术升级，而是为企业和个人开启了前所未有的创新空间。OpenAI的GPT-4o虽处于领先地位，但并非孤军奋战——众多尖端模型相继问世，各具独特优势。面对这些激动人心的可能性，企业需要审慎考量关键因素。本文将带您深入解析最新AI模型及其应用场景，系统阐述企业必须关注的核心要素，以专业流畅的论述为您厘清这一快速发展领域的关键脉络。最新AI模型：不止于GPT-4o 尽管GPT-4o占据媒体焦点，但2025年3月涌现的一系列AI模型正在重新定义图像生成领域。以下是值得关注的核心技术： * GPT-4o (OpenAI) ：作为DALL-E 3的迭代升级，GPT-4o以精准生成能力见长。单次可产出12张差异化图像（如定制表情矩阵或复杂纹样），并支持上传图片的智能编辑。该模型尤其适合需要快速生成文字融合型精修图像的营销与设计团队。 * Stable Diffusion 4 (Stability AI) ：Stable Diffusion系列的最新版本，在风格

SGTech-Tech Transforms Life – 第二季

Bitdeer AI 荣登 SGTech-Tech Transforms Life – 第二季

Bitdeer AI 很荣幸被收录于 SGTech《Tech Transforms Life》第二季。这是一档视频系列，展示了科技如何在新加坡及全球范围内塑造我们的生活、工作方式和社交连接，并深入探讨各行业的创新实践。该系列由新加坡副总理王瑞杰在 SGTech 年度晚宴上正式启动，汇聚了行业领先企业，展示信息与通信技术（ICT）领域的前沿创新。《Tech Transforms Life》聚焦六大关键主题，这些主题正引领行业发展：数字化转型、数字化、人工智能（AI）、数字信任与网络安全、人才与技能，以及可持续发展。作为 SGTech 的成员，Bitdeer AI 受邀分享我们在 AI 云计算领域的专业经验，并展示如何助力全球企业、研究人员和开发者实现 AI 驱动的创新变革。我们的平台提供高性能、可扩展的 AI 云计算和 AI Studio，帮助中小企业、

构建自主智能AI-自主智能技术解析

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实现Agentic AI 的关键技术要素

代理型 AI (agentic AI) 代表着自主系统的下一步演进，它超越了传统的响应式语言模型，能够以最少的人类监督执行复杂的多步骤任务。在实际应用中，构建此类系统需要深度融合先进的模型训练策略和稳健的数据工程。今天，我们将探讨实现代理型 AI 所需的核心技术组件，重点关注如何训练支持迭代式、链式思维推理的模型，以及如何设计能够实现快速、上下文丰富数据检索的数据库架构。高级模型训练策略 * 微调与领域特定适配 * 基于领域特定数据的迁移学习：迁移学习通过使用领域特定数据更新预训练模型的特定层，从而在保留模型基础知识的同时，使其更好地适应目标领域。 * 适用于希望模型适应新领域（如法律、医疗或技术文本）而无需引入全新架构的任务。 * 优势: 在保留通用知识的同时，实现针对特定领域的优化适配。 * 自主性强化学习 (RL): * 层次化强化学习 (HRL)：将复杂任务拆解为子目标，以便进行长期规划，例如机器人通过掌握像拾取零件这样的较小动作来完成产品组装。 * 该方法将任务进行层次化结构化，非常适合用于机器

技术对比分析：DeepSeek V3 vs. DeepSeek V3 (0324)

Data Science & Machine Learning

技术对比分析：DeepSeek V3 vs. DeepSeek V3 (0324)

2025年3月24日，DeepSeek 推出了更新版DeepSeek V3 (0324)，优化了模型的性能、输出风格及运营成本。本文将对比分析这两个版本，重点探讨架构创新，并基于 Token 消耗、响应风格及成本影响等核心指标进行深入评估。 1. DeepSeek V3 (0324) 的核心增强点 1.1 基准性能提升与原版 V3 相比，DeepSeek V3 (0324) 在多个关键基准测试中表现出显著提升，表明其问题解决能力得到了增强： * 数学与逻辑推理: 1.2 增强的代码生成与网页开发 * 编码与前端任务: DeepSeek V3 (0324) 生成更清晰、可生产的代码，更好地处理动态 UI 挑战和复杂编程任务。这使其对从事前端网页开发的开发者非常具有吸引力。 1.3 升级的语言与写作能力 * 中文写作能力: 更新后的模型在生成中到长篇中文文本时，提供了更加精细、

Bitdeer AI 荣获 2025 年人工智能卓越奖

Bitdeer AI 荣获 2025 年人工智能卓越奖

新加坡，2025 年 3 月 26 日—— 作为Bitdeer Technologies Group（NASDAQ: BTDR）旗下的创新 AI 云服务提供商， Bitdeer AI 荣获 2025 年人工智能卓越奖（Artificial Intelligence Excellence Awards），并被 Business Intelligence Group 评选为“互联网与技术”类别的杰出企业。这一殊荣充分彰显了我们公司在人工智能创新领域的卓越贡献和持续推动 AI 发展的承诺。人工智能卓越奖旨在表彰引领 AI 变革的企业、技术和专业人士。获奖者由行业专家评审团严格评选，依据创新性、影响力以及 AI 解决方案的实际成效进行综合考量。 “我们非常荣幸能够获得 Business Intelligence Group 的认可，” Bitdeer

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什么是智能体 (Al Agent)？

在人工智能迅速发展的时代，AI(Agent)智能体已成为创新的核心。与依赖持续人工输入的传统AI模型不同，AI智能体能够自主操作，利用实时数据和先进的基础模型来做出决策并执行任务。这些智能系统正在变革各行各业——提升客户服务、简化财务咨询、优化自动化流程并促进更智能的决策制定。在本文中，我们将探讨AI智能体的定义、运作原理及其对未来技术和商业发展的影响。什么是AI智能体？ AI智能体是一种能够感知环境、处理信息、做出决策并采取行动以实现特定目标的自主系统。这些系统利用机器学习、自然语言处理（NLP）以及其他AI技术与人类和其他系统进行互动。与传统软件不同，AI智能体能够根据数据输入和环境反馈持续学习和适应，使其能够在最小化人工干预的情况下处理复杂任务。简言之，AI智能体可以接收指令，确定实现目标的最有效方式，并独立执行。 AI智能体的关键组成部分 AI智能体由多个核心组件构成，这些组件协同工作以实现智能和适应性行为： 1. 感知 – 理解环境感知使得AI智能体能够从不同来源收集和解读数据，如: * 文本：用户查询、文档或聊天消息。 * 语音和音频：语音命令

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超参数调优：最大化机器学习模型性能

在机器学习（ML）领域，构建一个强大的模型只是第一步。要真正释放潜力，您需要对其配置进行微调，这一过程称为超参数调优。想象一下汽车引擎。您可以打造一个强大的引擎，但如果不微调化油器、火花塞等元素，它就无法高效运转。超参数调优的工作方式类似，它通过优化您的机器学习模型以实现最佳性能。什么是超参数？超参数是控制机器学习模型学习过程的设置。与从训练数据中学习的常规参数不同，超参数是在训练开始之前设定的。它们定义了模型如何从数据中学习，并最终影响模型在未见数据上的表现。这些参数不能直接从数据中学习，必须手动设置或通过优化技术进行调整。在挖掘算法中的超参数示例包括： * 学习率 * 神经网络中的隐藏层数 * 正则化参数 * 批处理大小 * 训练周期数超参数调优的重要性超参数调优提供了多种优势，可以显著提升您的机器学习项目。以下是一些关键好处： * 提高模型性能：适当的调优可以显著提高模型的准确性和泛化能力。 * 减少过拟合：合适的设置有助于防止模型学习到训练数据中的噪声。 * 提高效率：优化超参数可以减少训练时间和计算资源的消耗。超参数调优的

GTC2025-keynote

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英伟达 GTC 2025 主题演讲：人工智能与机器人技术的未来展望

我们中的许多人可能已经看过英伟达 GTC 2025 主题演讲的视频精彩片段，首席执行官黄仁勋将其恰如其分地称为“AI 超级碗。” 其中最令人惊喜的时刻之一是黄仁勋与“Blue”的互动——一个诞生于 Project Newton 的可爱小机器人，这是英伟达、迪士尼研究院和谷歌 DeepMind 之间的跨领域合作成果。这场主题演讲不仅展示了 AI 领域的前沿突破，还突出了英伟达对未来科技的愿景。以下是此次发布的核心内容解析，以及它们对行业和 Bitdeer AI 用户的影响：英伟达 GTC 2025 重要发布内容 * Grace Blackwell 正式量产：随着下一代 AI 模型可能达到数万亿参数规模，英伟达 Blackwell NVL72 系统对于满足这些需求至关重要。点击此处了解即将在 Bitdeer AI 平台上线的 GB200 系统相关信息。 * Vera Rubin 架构：

什么是 AI 中的 Token？开发人员和企业的全面指南

人工智能（AI）的日益普及使越来越多的人开始了解它，而大语言模型（LLM）是其中最为人熟知的部分之一。在大语言模型（如 DeepSeek 或 ChatGPT）中，核心存在一个称为“Token”的概念。然而，您可能尚未深入了解 Token 的具体含义及其重要性。在本文中，我们将带您深入探索 Token 的世界，包括：Token 的概念、技术定义、不同模型中的 Token 化过程、定价考量、Token 限制，以及 AI 开发者应注意的商业影响。理解 Token：AI 语言的基本构建单元什么是 Token？ Token 是 AI 模型处理文本的离散单元，用于理解和生成类人语言。根据分词方法的不同，一个 Token

闭源 vs. 开源 AI 模型: 哪种更适合您的业务？

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闭源 vs. 开源 AI 模型: 哪种更适合您的业务？

人工智能无处不在，从支持客户服务聊天机器人到推动复杂数据分析。但在选择 AI 模型时，一个热门话题是应选择闭源还是开源方案。今天，我们将深入探讨这两种模式的区别，分享真实的商业案例，并介绍 OpenAI 最新的 GPT 模型、Grok3 和 DeepSeek 等热门示例。同时，我们也将探讨一个关键问题：如何在模型训练过程中保护敏感数据。核心区别解析闭源 AI 模型闭源模型由商业供应商开发、维护和部署。例如 OpenAI 的最新 GPT 模型或 Grok3，这些模型通常以云服务的形式提供，具备强大的技术支持、定期更新以及完善的安全措施。然而，使用这些模型通常意味着需要将数据上传到供应商的服务器。对于处理敏感数据的企业而言，这可能会带来数据存储和隐私控制方面的挑战。开源 AI 模型相比之下，开源 AI 允许企业自主查看、修改和部署模型。例如，DeepSeek

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混合专家模型：为何它们在高效AI模型训练中备受关注

随着AI模型在复杂性和能力上的不断扩展，研究人员和企业面临的最大挑战之一是如何在提升性能的同时保持计算效率。Mixture of Experts（MoE）架构成为了一种突破性解决方案，使得大型AI模型在提高性能的同时降低计算成本。本文将探讨MoE模型的原理、流行趋势及其如何彻底改变AI模型训练。什么是混合专家模型？混合专家模型（Mixture of Experts - MoE）是一种神经网络架构，可根据输入数据动态分配计算资源。与传统的密集模型不同，MoE使用门控机制（Gating Mechanism）来激活与任务最相关的“专家”网络，而非使用所有参数进行计算。这种选择性激活方式大幅减少计算量，同时仍能保持高模型性能。 MoE的关键组成部分： * 专家（Experts）：独立的神经网络，每个专家专注于不同的数据模式。 * 门控网络（Gating Network）：负责学习如何将输入数据路由至最合适的专家。 * 稀疏激活（Sparse Activation）：每次前向传播仅激活部分专家（例如16个专家中选取2个），减少计算成本。 Fig 1: 混合专家结构

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DeepSeek开源周：五大强大工具

DeepSeek的开源周为AI社区注入了新的活力，推出了一系列创新工具和更新，旨在革新我们对人工智能的应用方式。此次活动在多篇技术报告和GitHub代码仓库中详细阐述，旨在为全球AI社区提供提升模型训练和推理效率的先进工具。以下是此次活动的亮点。代码库的详细分析 1. FlashMLA：为Hopper GPUs优化的高效MLA解码内核 * 描述：FlashMLA旨在优化Hopper GPUs上的解码过程，特别适用于可变长度序列的处理。它是需要高性能推理的AI模型（如语言模型）中的关键组件。 * 技术细节：支持BF16和FP16格式，配备分页KV缓存（块大小为64），在H800 SXM5上实现了3000 GB/s的内存限制性能和580 TFLOPS的计算限制性能，采用CUDA 12.8。要求使用Hopper GPUs、CUDA 12.3+及PyTorch 2.0+。 * 社区影响：该工具可提供了经过实战验证的生产环境解决方案，对从事自然语言处理的开发人员尤为有用。 * 意外亮点：其性能指标，如580 TFLOPS的计算限制，凸显了其在高性能计算中的优势，虽然这一点对于

IAM用户 vs 子账户 vs 资源组：如何选择你的云上"管家"？

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IAM用户 vs 子账户 vs 资源组：如何选择你的云上"管家"？

假设你是一家初创公司的CTO，正将业务迁移到云端。面对团队协作和成本管理的双重挑战，你需要回答两个关键问题：如何让成员安全共享资源？如何避免财务与权限的混乱？此时，云平台的三大"管家"——IAM用户、子账户和资源组将成为你的最佳助手。三者的定义解释： * IAM用户：权限实体（工牌机制），基于策略执行身份验证与授权，如同企业员工凭工牌权限进出指定办公区域（权限边界控制）。 * 子账户：账户级资源隔离单元（独立子公司架构），具备独立计费、资源池和配额体系，类似集团子公司独立核算且默认资源隔离。 * 资源组：业务聚合单元（跨部门项目组），通过标签归集多账户/用户资源，并统一应用安全策略，如临时项目组整合跨部门资源实现目标。为了更方便的让您了解这三者的作用以及如何使用，以下列出了三个实际的使用场景帮助您理解如果选择适合您的协作方式。场景一：5人团队的协作困局需求背景: 团队共用主账号，但需要： 1. 开发人员仅管理服务器，不可查看账单 2. 财务仅下载发票，禁止操作资源 3. 所有费用由主账号统一支付 4. 测试环境与生产环境严格隔离

释放推理的力量：DeepSeek-R1、OpenAI-o1 与强化学习及链式思维的魔力

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释放推理的力量：DeepSeek-R1、OpenAI-o1 与强化学习及链式思维的魔力

在快速发展的⼤型语⾔模型（LLM）领域，强化学习（RL）和链式思维（CoT）成为⼆⼤颠覆性技术。DeepSeek R1 和 OpenAI 的 o1 充分利⽤这些技术，实现⾼级推理能⼒，在复杂任务上超越传统 LLM。本文将深入探讨这些概念，解析其强⼤之处，并提供优化提示，帮助用户充分发挥这些模型的潜⼒。理解链式思维（CoT）推理链式思维（CoT）是一种提升 LLM 推理能力的技巧，使其在回答问题时，清晰展现推理过程，而非直接给出答案。该方法模拟人类思维方式，将问题拆解为一系列逻辑步骤，以提高理解和可解释性。 CoT 的运作方式： 1. 分解复杂问题：CoT 通过拆解复杂问题，将其转化为⼀系列可管理的中间推理步骤，

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DeepSeek-R1 的快速部署

Bitdeer AI Cloud平台现在支持多个版本的DeepSeek模型，包括R1和JanusPro。您可以通过实例控制台一键部署实例，自定义管理模式，并灵活选择模型镜像以实现快速部署。本指南以DeepSeek-R1 671B镜像为例，提供详细的分步教程，确保最佳性能和可扩展性。快速概览 DeepSeek-R1 是一款先进的开源 AI 推理模型，于 2025 年 1 月 20 日发布，性能可媲美 OpenAI 的 o1 模型。它专为高性能自然语言处理和生成式 AI 任务（包括数学、代码和推理）优化，并采用创新推理技术，相较传统大语言模型大幅降低计算资源需求。 * 模型详情：DeepSeek R1 671B（2.51-bit 量化） * GPU 需求：推荐 VRAM ~300GB（4 * H100

DeepSeek-V3 and R1 model

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DeepSeek-V3 和 R1 模型现已在 Bitdeer AI 上线

人工智能正以前所未有的速度发展，近期发布的 DeepSeek V3 和 R1 模型在 AI 领域引起了广泛关注。DeepSeek V3 在算力消耗仅约为 GPT-4o 和 LLaMa 3-405B 的 1/10 的情况下，仍能实现媲美的性能，其训练仅使用 2,000 张 Nvidia H800 GPU，成本仅为 558 万美元。而 DeepSeek R1 进一步强化了推理能力，突破逻辑推理和问题解决的界限，为企业和开发者提供强大的复杂决策支持工具。 DeepSeek V3 和 R1 概览这些模型在自然语言处理（NLP）和代码生成领域取得了突破性的进展，以下是各模型的核心特点： * DeepSeek V3：高性能语言模型，具备平衡的文本生成能力、

Bitdeer AI 被评为《软件报告》2024年度全球百强软件公司

Bitdeer AI 被评为《软件报告》2024年度全球百强软件公司

新加坡，2024年11月21日（GLOBE NEWSWIRE）——作为纳斯达克上市公司Bitdeer Technologies Group（股票代码：BTDR）旗下的创新AI云服务提供商，Bitdeer AI自豪地宣布被《软件报告》（The Software Report）评为2024年度全球百强软件公司之一，并在云管理类别中排名第八。《软件报告》的全球百强软件公司奖项是软件行业内备受推崇的荣誉，基于对产品功能、客户满意度、企业声誉、创新能力及组织实力的严格评估而授予。评选过程结合客户反馈及深入研究，参考了Glassdoor、G2 和 Capterra等知名平台的数据，同时考量ESG（环境、社会及公司治理）举措、企业的长期可持续性及行业影响力。Bitdeer AI能与众多行业领军企业一同入选，彰显了公司在提供可扩展的无服务器AI云解决方案方面的卓越表现，以及为客户创造持久价值的承诺。 “我们非常荣幸能够被《软件报告》评选为2024年度全球百强软件公司之一。这一奖项体现了我们在提供可扩展的无服务器AI云解决方案方面的努力，也证明了我们对推动创新和助力客户实现卓越成果的承诺。” Bi

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如何训练人工智能模型 - 指南和最佳实践

人工智能 (AI) 已经改变了诸多领域的游戏规则，也改变了我们解决问题的方式，如今的生活离不开它。这项令人惊叹的技术依赖于训练人工智能模型，使机器能够学习、适应并做出智能决策。本教程将详细介绍各种可用的训练方法，让您学习人工智能训练的基础知识，并深入了解其运作机制。什么是人工智能培训？人工智能训练是指通过向人工智能模型提供大量数据和算法，使其能够学习并提高执行特定任务的能力的过程。就像人类通过学习和实践来提高技能一样，人工智能模型也需要通过训练来变得更智能、更准确。人工智能训练如何运作现在我们已经了解了人工智能训练是什么，让我们来看看它是如何运作的。人工智能训练过程通常包括以下几个步骤：数据收集、数据预处理、模型选择、训练、评估、部署和监控。第一步也是最重要的一步是获取大量用于训练人工智能模型的相关数据。这些数据可以是结构化的 (例如电子表格中的数据)，也可以是非结构化的 (例如图片和文本)。然后进行数据预处理，使其适合模型训练。这可能包括删除无关或重复的信息、处理缺失值以及将数据转换为机器学习算法可以理解的格式。接下来是根据要解决的问题选择合适的机