本申请公开了一种召回准确性评估方法、系统、设备、介质及产品，涉及大模型应用技术领域，公开了召回准确性评估方法，包括：将预设的知识库划分为各个知识块，并通过大语言模型，生成各所述知识块各自对应的问题；将各所述问题分别输入至所述大语言模型，...

本申请涉及一种引入悬赏机制的人工智能交互方法、装置和计算机设备。所述方法包括：响应于提问对象对人工智能的提问事件，在人工智能交互页面中展示人工智能响应提问事件输出的响应结果；响应于对响应结果的触发操作，在人工智能交互页面中显示回答任务发...

本申请涉及一种计算图配置文件生成方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取基于目标数据格式编写的计算图编码文件；针对计算图编码文件中的每个字段，当所针对字段中存在目标变量，通过基于计算图编码文件确定的...

本申请涉及一种代码生成方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取变量参数，并基于变量参数生成相应的初始化变量；根据针对初始化变量的变量配置操作得到目标表达式；获取代码配置信息，并根据代码配置信息和目标...

本申请涉及一种基于计算图的交互方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取计算图数据，将计算图数据对应的原始计算图渲染到计算图交互界面中进行展示；响应于针对计算图交互界面中优化入口的触发操作，针对原始计...

本申请涉及一种融合算子测试方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：获取待构建深度学习模型的目标图结构，以及获取待构建深度学习模型对应的历史深度学习模型的历史图结构；确定出目标图结构中的融合算子，以及历史图结构中与融...

本申请涉及一种模型编译辅助方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及计算机技术领域。本申请能够提高模型的编译效率和资源利用率。该方法包括：根据待执行的模型编译任务的任务类型，得到需要使用GPU资源的目标模型编译任务...

本申请涉及一种模型转换方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：对待处理深度学习模型进行解析处理，得到待处理深度学习模型对应的图结构信息和权重信息；根据待处理深度学习模型对应的配置信息，对待处理深度学习模型对应的图结...

本申请涉及一种代码并行化方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取串行代码，并从串行代码中识别出并行化的计算任务；确定各个计算任务之间的数据依赖关系；根据所述数据依赖关系，将所述计算任务划分为至少两个...