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引入动态难负例训练：采用动态难负样本优化召回模型，进一步推升模型效果。 应用场景 向量检索 向量检索的应用场景非常广泛，典型如：语义搜索、图像搜索、商品推荐、智能客服、企业知识库搜索等等。 优势 大模型的“黄金搭档” 为盘古大模型提供缓存能力，同时提供开箱即用的多模态Embedding能力。
持北向API调用及订阅推送两种方式，可供其他平台查询和调用数据。 设备模型 设备模型 支持定义各种路侧设备的能力，为路侧设备提供边缘统一的设备模型。 支持定义各种路侧设备的能力，为路侧设备提供边缘统一的设备模型。 设备接入 设备接入 支持设备发放、认证、注册鉴权、配置、数据订阅、
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部件的噪音指标逐级分解以及仿真验证过程，使用图进行噪音传递路径分析，找出主导组件和路径，提高整车去噪场景效率。 模型结构检索 在CAD结构搜索场景中，使用图进行3D模型的集合相似度搜索，进而提取组件特征，提高零件复用率，对相似零件进行标准化处理。进行高效链路追溯、减少相似组件、提高组件复用率。
Gallery中的算法构建模型 训练管理 支持基于不同的数据，选择不同规格的资源池用于模型训练；支持使用以下三种方式开发模型：订阅算法、自定义算法、自定义镜像 AI应用管理 支持将训练作业中得到的模型、本地开发的模型部署为AI应用，并进行统一管理；提供模型转换能力，方便能够将模型部署在不同的设备上
前其已在大模型训练推理、自动驾驶、AIGC、内容审核等领域广泛得到应用 基于软硬件深度结合、垂直优化，构建开放兼容、极致性价比、长稳可靠、超大规模的云原生AI算力集群，提供一站式开通、网络互联、高性能存储、集群管理等能力，满足AI高性能计算等场景需求。目前其已在大模型训练推理、自
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