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跟ai模型進行懶人提問+無聊的問候
Beam Search（束搜索）是一種常用於自然語言處理和序列生成任務的搜尋演算法，目的是在生成過程中找到機率或評分最高的輸出序列。它是貪心搜尋（Greedy Search）的改進方法，能在可接受的計算成本下同時考慮多個候選解，從而提高生成結果的品質。
主要原理如下：
束寬（beam size）
Amazon Titan 是 AWS 推出的一系列高性能基礎生成式AI模型（Foundation Models），專為文字生成、圖像生成、多模態任務和語義搜索等多種應用設計，並透過 Amazon Bedrock 提供完全受管的API服務。
主要特點與功能
• 多模態能力：支援文字、圖像、以及文
新年的公司聚餐，選在大忠店樓上的日式居酒屋，要拚酒吃嗨囉!!!
一邊在欣賞網美裝潢及大口吃喝的同時….
「ㄟ…..我怎麼感覺括約肌越來越鬆弛了…糟糕!快要守不住了!!!」
賽類滾的感覺席捲而來..
「不行…不行…我快撐不住了!!!廁所到底在哪裡!!!!」
🚀 比 Google 還好用？我私藏的 AI 搜索神器 Perplexity.ai，一用上癮！本文介紹 Perplexity.ai 的使用方法及優點，並分享實際應用案例，例如搜尋 AI 熱門話題、查詢財務數據、瞭解競品等，教你如何善用這個 AI 搜索神器，提升效率。
那年八月，第一次單獨跟刑警到南部出任務。
合作單位是台北市刑大科技犯罪偵查隊。過去出搜索勤務幾乎都是跟地檢同事一起，這是首次我一個人跟一群刑警辦案，很有意思。
外勤小隊4人一組，配一台休旅，每天除了回家睡覺外，其餘時間都黏在一起辦案，很像美國警探片中的2人搭檔，彼此熟到不行。小隊經常往來中南部查
圖像檢索 (Image Retrieval) 是指從大量的圖像集合中找到與給定的查詢相關的圖像的過程。查詢的方式有很多種，可以是：
* 基於文本的圖像檢索 (Text-based Image Retrieval, TBIR)： 使用文本關鍵字、標籤或描述來搜索相關的圖像。例如，在Google圖片
超參數調優 (Hyperparameter Tuning) 是機器學習中一個至關重要的步驟，它指的是選擇模型訓練過程中不會被模型自身學習到的、需要人工設定的參數（稱為超參數）的過程，以獲得最佳的模型性能。
什麼是超參數？
超參數是在訓練模型之前設定的，它們控制著模型的學習過程和最終的結構。與模型
「知識圖譜 (Knowledge Graph, KG)」是一種用於表示現實世界中實體（例如，人、地點、事物、概念）及其相互關係的結構化知識庫。它以圖的形式組織信息，其中節點 (Nodes) 代表實體，邊 (Edges) 代表實體之間的關係，並且邊通常帶有標籤 (Labels) 來描述關係的類型。
「檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)」是一種結合了信息檢索 (Retrieval) 和文本生成 (Generation) 的框架，旨在通過從外部知識庫中檢索相關信息，來增強大型語言模型 (LLMs) 生成文本的質量、準確性和知識覆蓋範圍。
簡單