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5 分钟彻底厘清大语言模型中的权重、上下文和记忆的区别 什么是大语言模型中的权重、上下文和记忆?AI 科普达人 New Machina 将用 5 分钟讲清它们之间的区别和应用场景。 在使用大语言模型时,很多人都会听到权重、上下文和记忆这些词,但它们到底各自负责什么,其实很容易混在一起。理解清楚这三点,有助于看懂模型能做什么,也能帮助我们更好地设计和使用 AI 系统。 先说权重。权重是模型在训练过程中学到的参数,决定了它如何理解语言、如何推理、如何生成回答。模型一旦训练完成并上线,这些权重基本就不再变化了。可以把它理解为模型的底层能力,比如语言结构、常识、推理方式,以及基础的编程和数学能力。所有用户用的是同一套权重,它决定了模型的下限和上限。 再看上下文。上下文是模型在一次对话中能看到的所有信息,包括你的输入、系统提示,以及之前的回答。它像一块临时的工作区,随着对话不断变化。上下文越长,模型能参考的信息越多,但同时计算成本和延迟也会增加。默认情况下,对话一结束,上下文就消失了,不会自动带到下一次。 最后是记忆。记忆通常指由系统额外设计的长期存储,比如数据库。它可以跨会话保存信息,例如用户偏好、历史对话摘要、企业知识或长期事实。记忆不是模型自带的,而是通过检索在合适的时候放回上下文中使用。做得好的记忆系统,可以让 AI 用起来更连贯,也更像一个长期合作的助手。 简单来说,权重决定模型会什么,上下文决定它此刻在想什么,记忆决定它能记住什么。把这三者分清楚,才能在性能、成本和体验之间做出更合理的取舍。这也是为什么对 AI 系统构建者来说,理解它们的差别非常重要。 #大语言模型 #AI科普 #AI技术 #人工智能
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自研代账产品对接报税API接口实现一键报税 自研财税产品如何实现在产品页面发起一键报税而无需登录电子税务局?像一些大厂的代账软件基本都实现了在软件内一键报税,老板选择按自己的思路研发财税产品打造新模式,在自动报税这块自然也不能甘拜下风,核心就是对接报税相关的API接口服务。比较核心的是3个API接口。 第一个是发票采集API接口,可以实时的采集企业的进销项发票数据,采集之后可以用于自动生成会计凭证。 第二个是增值税、附加税、企业所得税等税种的申报接口,因为非常高频,一般纳税人每个月都要申报,小规模需要按季度申报。对接之后就可以在自己研发的产品里直接报税了。 第三个是个人所得税API接口,无论是薪金所得还是个体户经营所得,都需要用个税接口去申报,对接后企业财务再不用登录自然人扣缴端跨平台操作。 其实还有社保接口、银行流水接口等等,取决于自研代账产品的功能以及覆盖的客户群体是否需要这些自动化能力,如果您也想对接上述API接口服务,首页第2个置顶视频封面找到我,我们深度对接。(税务局api接口报税/纳税申报api/纳税申报接口/自动申报软件/自动税务申报/国家税务API接口/社保接口/自然人代开接口) #纳税申报接口 #报税接口 #自动申报
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