小鲁当家的案例列表
大规模人脸聚类服务
自研的人脸聚类算法，通过改写开源hnswlib代码实现算法，支持十亿级别人脸特征聚类； 通过float转int8大大提升了算法运行速度，减少内存占用，并采用avx512进一步加速运算速度； 通过binlog实现增量索引落地，从而是服务达到数据库级别稳定性，并提高了索引落地速度； 整套服务由核心算法模块(c++)、web服务（python tornado）、数据库（mysql）组成
京东多模态对话比赛
采用GPT模型实现，取得比赛第二名 方案：仅保留Transformer模型的Decoder端，参考Masked Self-Attention实现Masked Answer Labels。同时，通过结合数据层面滑动窗口方法以及Context + Question + Answer串行拼接作为输入的技巧，在编解码一体化的GPT模型结构上实现对话任务
案例判断参考
小鲁当家的案例列表
大规模人脸聚类服务
自研的人脸聚类算法，通过改写开源hnswlib代码实现算法，支持十亿级别人脸特征聚类； 通过float转int8大大提升了算法运行速度，减少内存占用，并采用avx512进一步加速运算速度； 通过binlog实现增量索引落地，从而是服务达到数据库级别稳定性，并提高了索引落地速度； 整套服务由核心算法模块(c++)、web服务（python tornado）、数据库（mysql）组成...
京东多模态对话比赛
采用GPT模型实现，取得比赛第二名 方案：仅保留Transformer模型的Decoder端，参考Masked Self-Attention实现Masked Answer Labels。同时，通过结合数据层面滑动窗口方法以及Context + Question + Answer串行拼接作为输入的技巧，在编解码一体化的GPT模型结构上实现对话任务...
