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在数学问题求解中，RFT应用于解题系统，通过对答案是否正确进行反馈，让模型学会一步步推导出正确的解法。
配置MCP Agent平台工具调用支持MCP协议，并提供了一个丰富的MCP服务生态系统，以增强智能体的功能。MCP是一种开放协议，它规范了应用程序向大语言模型提供上下文的方式，平台集成了"高德地图"、"车票查询工具"、"必应搜索"等多种实用MCP服务，开通后可以一键集成调用。
调用详情 在触发应用时，调用链中展现具体事件的详细信息，包括触发的组件、事件耗时、事件的输入和输出信息等。便于开发者快速地追溯操作顺序并精准定位问题。 父主题： 调试与发布应用
只有通过系统化地准备和处理数据，才能提取出有价值的信息，从而更好地支持模型训练。因此，数据的获取、加工、合成、标注、配比、评估、发布等环节，成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 数据工程操作流程见图1、表1。
系统安全：通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等技术保护大模型系统安全，增强自身防护能力，以抵御外部安全攻击。 父主题： 大模型概念类
评估数据集 数据评估介绍 数据评估旨在通过对数据集进行系统的质量检查，评估其数据质量和代表性等多个维度，发现潜在问题并加以解决。
__init__(url="") def process(self, req): rst = {'result': "success", 'suggestion': "pass"} return rst, 200 dependency
方案设计 方案设计 在某学术研究场景中，用户需要基于某篇文章进行研读或者研究，并通过与人工智能大模型的交互对于该篇文章进行深层次的理解，因此产生如下应用场景： 图1 AI研读研究助手业务交互流程图 此系统采用应用Agent平台进行构建，通过图形化界面快速设计、配置各项功能模块，无需代码开发
评估数据集 数据评估介绍 数据评估旨在通过对数据集进行系统的质量检查，评估其数据质量和代表性等多个维度，发现潜在问题并加以解决。
配置插件 Agent开发平台提供了一个丰富的插件生态系统，以增强智能体的功能。插件是一种工具集，一个插件即是一个API工具。目前，平台集成了类型丰富的插件，包括文件处理、代码解释器、全网热搜榜、高德地图等工具，这些插件能够帮助开发者快速为智能体添加特定功能。
高频常见问题 大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 大模型微调训练类问题 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好
如果在计费周期内不再使用包年/包月资源，您可以执行退订操作，系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券等条件返还一定金额到您的账户。详细的退订规则请参见云服务退订规则概览。 按需计费资源 对于按需计费模式的资源，若不再使用这些资源且需停止计费，请删除相应资源。
管理加工算子 系统预置加工算子介绍 自定义数据集加工算子 父主题： 加工数据集
大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题： 提示词写作实践
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误报率 衡量检测系统或分类模型在负样本中错误判断为正样本的比例。其核心意义在于反映系统对正常数据的误判程度。 漏报率 漏报率是指被错误预测为正常的异常样本在总异常样本中所占的比例。
气象再分析数据集是利用现代数值天气预报模型和数据同化系统，对过去的观测数据进行重新处理后得到的。这些数据集可以是全球范围的，也可以是特定区域的。再分析数据集的目的是通过整合历史观测数据和现代计算技术，提供一个完整、统一且高质量的气象数据记录，用于研究和分析气候及天气变化。
填写系统人设。如“你是一个AI助手”，若不填写，将使用系统默认人设。 在页面右侧配置参数，具体参数说明见表1。 表1 NLP大模型体验中心参数说明 参数 说明 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性。 核采样 控制生成文本多样性和质量。
一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行授权，用户可以访问您账号中该区域的所有资源。
