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最新推荐文章于 2025-12-02 23:40:44 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-02 23:40:44 发布 · 388 阅读 · 9 ·
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#人工智能

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TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 491
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1859
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1416
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1621
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 1355
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
【人工智能】【深度学习】 ② GAN核心算法介绍：生成器与判别器的博弈艺术
xiezhiyi007的专栏
11-27 1010
本文为【人工智能】【深度学习】系列第②篇，深入浅出讲解生成对抗网络（GAN）的核心原理。从“造假者 vs 警察”的大白话比喻出发，逐步推导极小极大博弈公式，详解生成器与判别器的对抗机制，并对比 CNN、RNN 的本质差异。附带完整 PyTorch 代码实现（逐行注释），涵盖 DCGAN 架构、训练流程与工程技巧，适合零基础读者入门生成式 AI。结尾预告下一期 Transformer 主题，延续系统化学习路线。
YOLOv8训练过程日志-深度解析
搏博的专栏
11-28 1040
特别值得注意的是不同类别的性能差异：phone类别的召回率达到0.462，明显高于car类别的0.286，这可能源于两个类别在训练数据中的分布差异、目标特征的明显程度等因素。值得注意的是，损失函数的下降过程并非单调的，而是存在一定的波动，这是梯度下降优化的正常现象。值得注意的是，虽然训练提前停止，但模型已经学习到了有意义的特征表示，这为后续的微调或迁移学习奠定了基础。的训练中，这些指标虽然数值较低，但这在小型数据集和有限训练时间的条件下是正常的，重要的是观察这些指标在训练过程中的变化趋势。
概率单位回归（Probit Regression）详解
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
11-28 1055
概率单位回归（）是一种基于正态分布累积函数的广义线性模型，专门用于分析二分类因变量与自变量之间的关系。该模型假设事件发生概率服从标准正态分布，通过回归系数建立解释变量与概率值的线性关系，输出结果表现为0-1之间的概率值。Probit回归作为统计学和机器学习中的重要工具，通过连接概率世界和正态分布，为分析二元响应数据提供了强大的方法论基础。从Bliss在1934年开创性的工作到Rosett和Nelson在1975年的扩展，Probit模型已在经济学、医学、生态学和市场营销等多个领域证明了其价值。💡。
Product Hunt 每日热榜 | 2025-11-28
LaughingZhu的博客
11-28 566
Product Hunt 每日热榜 | 2025-11-28 Links 2.0 是一款全新设计的应用程序，旨在帮助你在各个设备之间保存、整理和查找链接。这款为 iOS 26 打造的应用引入了新的导航栏，全新的首页展示最近链接，增强的过滤功能，个性化的主题色，以及全新的设置界面和应用图标。它默认保护隐私，支持 iCloud 同步，使用起来无需注册账户或担心被追踪。
智镜随行：基于Rokid CXR-M SDK的智能眼镜无障碍辅助系统开发实践
Rqaqedamancy的博客
11-28 825
摘要： 本文介绍了基于Rokid CXR-M SDK开发的视障辅助系统「智镜随行」，通过AR眼镜与手机的协同实现无障碍辅助功能。系统利用眼镜端采集第一视角图像与语音，手机端调用多模态AI模型（OCR、目标检测、大语言模型）进行环境理解，并将结构化信息通过TTS实时反馈给用户。采用三层架构设计，结合蓝牙/Wi-Fi双通道通信，实现低延迟交互。开发中严格遵循SDK接口规范，完成设备连接、图像处理、语音交互等核心功能模块，为视障人士提供实时环境感知与导航辅助，展示了Rokid生态在普惠科技领域的应用潜力。
第三章--卷积神经网络（下）
2401_88020079的博客
11-27 642
本文继续讲解卷积神经网络的关键操作：填充通过在特征图外围补零来保持矩阵尺寸稳定；给出特征图尺寸计算公式；介绍池化操作（平均池化和最大池化）的原理与作用；阐述多通道运算规则，指出卷积核数量需与通道数一致，最终通过叠加生成特征矩阵。这些操作为后续激活函数分类和回归奠定基础，完成卷积神经网络的核心流程介绍。
AI学习笔记整理（25）—— 计算机视觉之目标检测
最新发布
斯丝2011的博客
12-02 712
•在feature map上滑动窗口•建一个神经网络用于物体分类+框位置的回归•滑动窗口的位置提供了物体的大体位置信息•框的回归提供了框更精确的位置。
抖音灵感重生计划
yesyesido的博客
12-01 849
水印不应是创意的终点，而是再创作的起点。
【模式识别与机器学习（16）】聚类分析【1】：基础概念与常见方法
hiliang521的博客
12-02 728
【模式识别与机器学习（16）】聚类分析【1】：基础概念与常见方法
Product Hunt 每日热榜 | 2025-11-29
LaughingZhu的博客
11-29 803
Product Hunt 每日热榜 | 2025-11-29 这是一款为 JetBrains 开发的 AI 插件，能够从架构层面理解后端项目。它直接访问 Spring Bean 图、数据库结构和框架语义，而不仅仅是表面代码。可以为包含超过十万个文件的复杂系统提供上下文感知的建议。
2025年11月第3周AI资讯
心一信息
11-28 313
近期AI领域迎来多项重要更新：谷歌发布Gemini 3系列，强调速度和多模态能力；xAI推出Grok 4.1，增强推理与实时信息处理；ElevenLabs拓展至图像语音转换；ImagineArt 1.5提升图像生成质量。这些进展显示AI正加速向多模态、高效实用方向发展，2024年将成为超级应用竞争的关键时期。
（综述）视觉-语言模型研究
LJ1147517021的博客
11-28 1089
该文系统回顾了视觉-语言模型的最新进展，重点分析了原始特征处理、模态交互策略、模型架构和预训练任务等关键技术。文章指出，VLMs通过结合计算机视觉与自然语言处理技术，在跨模态任务中展现出显著优势。研究详细探讨了文本与图像特征处理方法、四种主流模态交互策略，以及补全型和对齐型预训练任务。同时，文章总结了迁移学习策略的性能表现，并提出解决幻觉问题、视觉令牌压缩和低秩自适应研究等未来方向。该综述为VLMs研究提供了全面的技术参考和发展路线图。
人脸识别5-Linux下交叉编译SeetaFace6
分享技术，传播知识!
11-27 1011
本文介绍了在Linux系统下交叉编译SeetaFace6人脸识别框架的过程。主要环境包括Ubuntu22.04操作系统、rk3588交叉编译工具链和cmake3.22.1。首先从GitHub下载SeetaFace6源码并解压，然后按照顺序编译基础模块：OpenRoleZoo、SeetaAuthorize和TenniS。重点说明了OpenRoleZoo模块中pot.h文件的代码补丁修改，以及如何修改编译脚本适配rk3588平台（aarch64架构）。编译过程详细展示了脚本修改要点，包括工具链路径设置、编译器指
DeepSeek开源IMO金牌模型：AI数学垄断时代终结
点亮创新之光，照亮科研梦想
11-29 1341
DeepSeek开源数学大模型DeepSeekMath-V2在IMO级别问题上实现突破性进展。该模型具备自验证机制，通过"阅卷老师+督导"双重验证系统确保推理严谨性，在IMO2025、CMO2024等竞赛中达到金牌水平，并在Putnam2024获得118/120的超高分数。相比传统AI仅关注答案正确性，DeepSeekMath-V2创新性地采用"诚实奖励机制"，要求模型先自评再输出答案。其685B参数规模以较低训练成本（2048块GPU/2个月）实现全面超越GPT-5
高价值技术知识筛选框架——AI时代技术人的知识导航图
云雾J视界的博客
11-27 1109
在AI技术爆炸时代，工程师日均接触20+新概念，83%的技术人陷入"收藏-焦虑-失效"的恶性循环。本文提出AI时代技术人知识筛选框架：通过价值评估（四层金字塔）、落地工具（淘金法则/三维矩阵）、验证体系（输出+721法则），助你精准识别高价值知识，避免信息过载，6个月实现技术跃迁。核心：筛选能力＞学习速度。在大模型API平均生命周期仅4.2个月的今天，掌握知识筛选能力，才是技术人构建不可替代护城河的核心战略。
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