Python中训练损失函数的可视化实践指南；K8s和大模型真的搭吗？

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精选好文

05.20期

技术实操篇

基于Ernie-Bot打造语音对话功能

GPT-4的语音对话功能前段时间在网上火了一把，许多人被其强大的自然语言处理能力和流畅的语音交互所吸引。现在，让我们来看看如何使用类似的技术，即基于百度的ERNIE-Bot，来打造自己的语音对话功能。ERNIE-Bot是一种先进的语言理解模型，可以处理复杂的语言任务，包括语音到文本的转换和自然语言理解。

原文链接：https://blog.51cto.com/u_16716126/10796515

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MySQL查调度任务

在MySQL中，可以使用以下方式来查看和管理调度任务。

原文链接：https://blog.51cto.com/u_15702012/10760412

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Python中训练损失函数的可视化实践指南

在机器学习和深度学习项目中，跟踪和可视化模型训练过程中的损失(loss)变化是至关重要的一步，它帮助我们理解模型的学习动态、诊断过拟合或欠拟合问题，并据此调整模型架构或优化算法。本文将详细介绍如何在Python中实现这一过程，包括手动记录损失值、使用matplotlib进行基础绘图，以及探索更高级的可视化工具如TensorBoard。我们将通过示例代码展示如何从头开始实现这一功能，并讨论其背后的原理和实践技巧。

原文链接：https://blog.51cto.com/u_16266394/10798432

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行业前沿篇

K8s和大模型真的搭吗？

Kubernetes的创始人将Kubernete设计成了无状态的，后来又构建了有状态的技术来与其分布式平台集成。Evenson说：“这不仅限于这个社区，也直接造就了我们通过K8s社区在该平台上构建的可扩展性。”

原文链接：https://www.51cto.com/article/786634.html

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“全家桶”展示归来，谷歌自我革命！

在大模型时代，没有完美的产品，即便是谷歌和Open AI，但真并不影响大家在这个时代各尽其才，各显神通。正如英伟达高级AI经理JimFan所评论的，昨天的OpenAI找对了方法，而今天的谷歌做对了一件事：他们终于开始认真努力将人工智能融入搜索框。我感受到了代理流程：规划、实时浏览和多模式输入，所有这些都来自着陆页。谷歌最强大的护城河是分销。Gemini 不必是最好的模型，就可以成为世界上使用最广泛的模型。

原文链接：https://www.51cto.com/article/788416.html

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