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置信度校准调整模型输出概率，使之反映真实发生概率。在大模型决策（如医疗、金融）中，校准可避免过高或过低的置信度误导用户，提高可靠性。温度缩放是常用方法。...
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BLEU用于机器翻译质量评估，基于n-gram重叠率；ROUGE用于文本摘要评估，衡量召回与精确度。两者是生成式AI常用的自动评价指标，虽不完美但可快速对比模型性能。...
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稀疏训练在训练或剪枝后保持网络稀疏结构，减少计算与存储。通过动态稀疏或Lottery Ticket Hypothesis找到可训练子网络，可在保持精度的前提下显著加速推理。...
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Elixir的Actor模型与高容错特性适合构建实时监控与告警系统，可管理跨节点训练状态，快速定位故障节点，提升大规模训练运维效率。...
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温度控制生成分布的平滑度：T>1使分布更平坦，生成更多样；T<1使分布更尖锐，输出更确定。在对话与创意写作中调节T可平衡多样性与相关性。...
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Scala运行于JVM，与Spark无缝集成，可在大规模数据预处理与特征工程中直接调用MLlib或外部AI模型，适合构建端到端数据智能pipeline。...
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残差连接将输入直接加到子层输出（y = F(x) + x），可缓解梯度消失，使极深网络可训练。ResNet在大模型中被广泛借鉴，Transformer的Pre-Norm结构也含残差路径，保证信息直通与...
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基于GPT类模型微调，支持中英西法多语种，自动提炼长文核心信息并生成本地化摘要。发布时效提升70%，国际读者覆盖扩大。案例体现生成式AI在国际传播中的效率优势。...