本文基于大语言模型(Large Language Model,LLM)和检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技术,为新闻客户端设计了一个知识问答(Q&A)系统。系统充分发挥大语言模型的自然语言理解与生成能力,结合提示词优化策略和基于...本文基于大语言模型(Large Language Model,LLM)和检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技术,为新闻客户端设计了一个知识问答(Q&A)系统。系统充分发挥大语言模型的自然语言理解与生成能力,结合提示词优化策略和基于检索与重新排序的RAG技术在外部知识检索方面的独特优势,通过对接最新新闻资讯数据,构建知识库体系,实现了对用户问题的精准解析与动态响应。实验结果表明,在处理时效性强、领域专业性高的新闻相关问答任务时,该系统有效提升了回答的准确性,显著降低了大模型的“幻觉”问题。这种方法可推广应用于更多领域的智能问答场景。展开更多
为了降低数据中心空调系统的能耗,提出改进的情景记忆深度Q网络(episodic memory deep Q-networks,EMDQN),用于数据中心空调系统优化控制。首先,以过去的温度和设备功耗为参数,利用Patch TST模型预测下一时刻数据中心机柜出风温度。然后...为了降低数据中心空调系统的能耗,提出改进的情景记忆深度Q网络(episodic memory deep Q-networks,EMDQN),用于数据中心空调系统优化控制。首先,以过去的温度和设备功耗为参数,利用Patch TST模型预测下一时刻数据中心机柜出风温度。然后,基于温度预测结果,搭建数据中心仿真平台,设计基于改进EMDQN的智能空调控制器。在EMDQN的基础上引入Mamba模块,通过Mamba模块的选择性过滤机制减少时间序列特征的冗余信息,保留重要特征,提高了模型的泛化能力和系统性能。实验结果表明:本文方法有效降低了空调系统功率,实现了对空调系统的优化控制。展开更多
文摘本文基于大语言模型(Large Language Model,LLM)和检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技术,为新闻客户端设计了一个知识问答(Q&A)系统。系统充分发挥大语言模型的自然语言理解与生成能力,结合提示词优化策略和基于检索与重新排序的RAG技术在外部知识检索方面的独特优势,通过对接最新新闻资讯数据,构建知识库体系,实现了对用户问题的精准解析与动态响应。实验结果表明,在处理时效性强、领域专业性高的新闻相关问答任务时,该系统有效提升了回答的准确性,显著降低了大模型的“幻觉”问题。这种方法可推广应用于更多领域的智能问答场景。
文摘为了降低数据中心空调系统的能耗,提出改进的情景记忆深度Q网络(episodic memory deep Q-networks,EMDQN),用于数据中心空调系统优化控制。首先,以过去的温度和设备功耗为参数,利用Patch TST模型预测下一时刻数据中心机柜出风温度。然后,基于温度预测结果,搭建数据中心仿真平台,设计基于改进EMDQN的智能空调控制器。在EMDQN的基础上引入Mamba模块,通过Mamba模块的选择性过滤机制减少时间序列特征的冗余信息,保留重要特征,提高了模型的泛化能力和系统性能。实验结果表明:本文方法有效降低了空调系统功率,实现了对空调系统的优化控制。
