分布式技术是深度学习技术的加速器。同时利用多个工作节点，分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型，能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》，力图从更宽的视角，梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节，让你在AI职业规划上可以多一些选择。!(https

公众号关注“杰哥的IT之旅”，选择“星标”，

一、风险洞察平台介绍以ClickhouseFlink实时计算智能算法为核心架构搭建的风险洞察平台,建立了全面的、多层次的、立体的风险业务监控体系，已支撑欺诈风险、信用风险、企业风险、小微风险、洗钱风险、贷后催收等十余个风控核心场景

对于AI的到来，我们战略上不要高估它，AI本身有它的局限性，保持乐观，前端没那么容易死；战术重视和关注它的发展，尝试在我们的工作生活中应用，技术变革的浪潮不会随个人的意志变化。

在大语言模型的训练中，经常会看到InstructTuning（指令微调）这个单词，GPT家族中也有一个InstructGPT的模型（指令微调后的GPT），通过指令微调的LLM会更按照我们期望的方式输出

一、引言随着人工智能技术的不断发展，智能客服成为了许多行业的重要应用。语音识别技术作为智能客服的重要组成部分，对于提高客户满意度和提升企业效率具有重要意义。本文将探讨语音识别技术在智能客服领域的应用与挑战。二、语音识别技术在智能客服领域的应用1.语音转文字

一、引言随着人工智能技术的不断发展，智能客服已成为企业提升服务质量和效率的重要手段。语音识别技术作为智能客服的核心技术之一，能够为客服工作带来诸多便利。本文将探讨语音识别技术在智能客服领域的应用以及如何进行优化。二、语音识别技术在智能客服领域的应用1.语音