请 注 意， 原 Qwen 仓 库 中 的 旧 方 法 chat() 现 在 已 被 generate() 方 法 替 代。 这 里 使 用 了 apply_chat_template() 函数将消息转换为模型能够理解的格式。其中的 add_generation_prompt 参数用于在输入中添加生成提示，该提示指向 <|im_start|>assistant\n 。尤其需要注意的是，我们 遵循先前实践，对 apply_chat_template(msg, tokenize=False, add_generation_ �→prompt=False) data.append(text.strip()) 其中每个 msg 是一个典型的聊天消息，如下所示： [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": 选字段。messages 字段是一个 JSON 对象列表，每个对象都包含两个字段：role 和 content 。其中，role 可以是 system 、user 或 assistant ，表示消息的角色；content 则是消息的文本内容。而 source 字 段代表了数据来源，可能包括 self-made 、alpaca 、open-hermes 或其他任意字符串。 你需要用 json 将一个字典列表存入

而不必分心于其他问题。但 缺点是，解决的问题相当有限。这时我们可能会期望人工智能不仅能够做出预测，而且能够与真实环境互动。 与预测不同，“与真实环境互动”实际上会影响环境。这里的人工智能是“智能代理”，而不仅是“预测模型”。 因此，我们必须考虑到它的行为可能会影响未来的观察结果。 考虑“与真实环境互动”将打开一整套新的建模问题。以下只是几个例子。 • 环境还记得我们以前做过什么吗？ • = 1) =0.1306 . (2.6.4) 换句话说，尽管使用了非常准确的测试，患者实际上患有艾滋病的几率只有13.06%。正如我们所看到的，概 率可能是违反直觉的。 患者在收到这样可怕的消息后应该怎么办？很可能，患者会要求医生进行另一次测试来确定病情。第二个测 试具有不同的特性，它不如第一个测试那么精确，如 表2.6.2所示。 表2.6.2: 条件概率为P(D2 | H) 条件概率 构建一个具有对角线边缘的图像X。 1. 如果将本节中举例的卷积核K应用于X，会发生什么情况？ 2. 如果转置X会发生什么？ 3. 如果转置K会发生什么？ 2. 在我们创建的Conv2D自动求导时，有什么错误消息？ 3. 如何通过改变输入张量和卷积核张量，将互相关运算表示为矩阵乘法？ 4. 手工设计一些卷积核。 1. 二阶导数的核的形式是什么？ 2. 积分的核的形式是什么？ 3. 得到d次导数的最小核的大小是多少？

词语矢量作为各种深度学习模型的输入值 • 示例深度学习架构： dual RNN ( dual LSTM) • 利用用户反馈数据来补充训练样本 正在进行的探索 17 聊天机器人(chatbot) • 聊天机器人是一种聊天代理，它通过电脑程序设计与人类通过音频或文本进行 智力对话。 --维基百科 • 未来，聊天应用将被看作是新的浏览器，而机器人程序将成为新的网站。这就 是互联网的新开始。--Ted Livingston

扩展了物理安全控制的 应用领域 • 客人对VIP 设施的使用 • 在线考试以及民意调查 时的用户验证 人脸识别 通过针对存储的面部向量的集合找到输入面部图像的最接近 的匹配来识别图像中的人 • 社交应用、消息类应用 中加入朋友标签 • 协助找到始终人口 • 确定可以访问敏感区域 的员工 • 在历史和媒体的档案中 找到“名人” 应用案例：公共安全领域的智能应用 人工智能的时代已经到来 Amazon

粗排/精排 策略[类目打散、流量控制、…] 实时采集后端日志 PAI-REC 配置中心 AB实验 实验工具 拉取配置 监控报警 Prometheus Grafana 读取metric 消息队列(datahub/kafka) PAI-REC平台 自动化降级 负载均衡 灰度发布 超时控制 平台支持 日志SLS 在线存储 Hologres/OTS BE Redis

后端 BACKEND 209 >>> x = K.print_tensor(x, message="x is: ") 参数 • x: 需要打印的张量。 • message: 需要与张量一起打印的消息。 返回 同一个不变的张量 x。 function keras.backend.function(inputs, outputs, updates=None) 实例化 Keras 函数。 例如：autopep8 -i --select E128 tests/keras/backend/test_backends.py 8. 提交时，请使用适当的描述性提交消息。 9. 更新文档。如果引入新功能，请确保包含演示新功能用法的代码片段。 10. 提交你的 PR。如果你的更改已在之前的讨论中获得批准，并且你有完整（并通过）的单元 测试以及正确的 docstring/文档，则你的

率当作损失函数去优化时，会发现 ???? ?? 其实是不可导的，无法利用梯度下降算法优化网络 参数?。一般的做法是，设立一个平滑可导的代理目标函数(Proxy Objective)，比如优化模 型的输出 与 One-hot 编码后的真实标签?之间的距离(Distance)，通过优化代理目标函数得 到的模型，往往在其它指标上也能有良好的表现。因此，相对回归问题而言，分类问题的 优化目标函数和评价目标函数是不一