3天车企超级工厂同传项目结束，送搭档去了高铁站，我回途中吃个卫子夫鸡柳垫垫肚子，感觉有5/6年没吃过这种路边鸡柳了，还挺嫩挺香(σ≧∀≦)σ。然后回家吃晚饭。

最新推荐文章于 2025-12-05 22:05:34 发布
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3天车企超级工厂同传项目结束，送搭档去了高铁站，我回途中吃个卫子夫鸡柳垫垫肚子，感觉有5/6年没吃过这种路边鸡柳了，还挺嫩挺香(σ≧∀≦)σ。然后回家吃晚饭。

汉武帝为什么开始喜欢卫子夫，后来又不喜欢了
luoganttcc的博客
05-14 199
汉武帝是一个披着男人外皮的女人。他做的很多事情，你站在男性的角度解释不了，但如果你把他当成一个女人，尤其是生活在男权社会的女人，你瞬间就明白了。女人，从来都不是一种性别，而是一种处境。而汉武帝的处境，其实很精准地印证了女人的不幸则在于被几乎不可抗拒的诱惑包围着；她不被要求奋发向上，只被鼓励滑下去到达极乐。当她发觉自己被海市蜃楼愚弄时，已经为时太晚，她的力量在失败的冒险中已被耗尽。我是这么理解这句话的，男权社会里女性的困局是，
卫青传
yrryyff的博客
02-19 1119
卫青传
练笔——《卫子夫·三篇》
weixin_33806509的博客
03-29 67
《卫子夫 · 三篇》 ——2007年3月29日 《春之华》 灵弦喜平阳， 金屋愧娇娘。 子夫向不入， 单于畏谁强？ 《秋未实》 霜挂芙蓉寄枝前， 朔风一捧葬水间。 吾夫不归吾子去， 温存当真弃红颜。 《春秋几度》 世间难解冤怨缘， 只赋...
《天下强汉》3、强汉骄子，双星闪耀——卫青霍去病的华美人生
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赱乂的博客
06-15 1万+
【档案】　　姓名：卫青，字仲卿；霍去病，号嫖姚　　生卒：卫青，约公元前157年—公元前106年；霍去病，公元前141年—公元前117年　　性别：男　　籍贯：河东平阳人（今山西临汾市西南）　　家庭出身：私生子、奴隶（卫青）；外戚（霍去病）　　学历：无师自通的军事天才　　相貌：疏眉朗目，高大俊美，英武矫健　　秘密武器：武刚车　　经典战役：龙城之战，雁门之战，河南之战，突袭右贤王之战，漠南之战，河西之战...
悲催的城市改名
小李专栏
04-01 2900
中华文明源远流长，所以很多地方在漫长的历史中几易其名。不得不说，有些地方改的真的很坑爹好嘛！也许你看完才知道，原来你家乡在没改名之前这么有风韵！ 以下评级按照网友吐槽程度排列： 一、忍无可忍级 汝南——驻马店（私认为这是最坑爹的一个，没有之一！）要知道这可是“四世三公”的袁绍的故乡。嗯，对，就是这样的，想象一下袁绍说“吾乃驻马店四世三公的袁家公子……” 同时，琅琊——临沂（
OSChina 周末乱弹 —— 小明滚粗去！源创会走起～
weixin_33950035的博客
11-23 195
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
【读书笔记】HTML5移动Web开发指南 --- 移动Web界面样式
CherishLyf
10-21 660
第6章 移动Web界面样式 CSS3 选择器 属性选择器 完全匹配属性选择器 包含匹配选择器 首字符匹配选择器 尾字符匹配选择器 伪类选择器 before after first-child last-child nth-child 和 nth-last-child 阴影 box-shadow text-shadow 背景 background-size background-clip backgr
看看你的家乡出过哪些美女
小李专栏
08-29 6783
中国古代美女籍贯一览唐朝之前的美女：妺喜：山东滕州人。妺喜是夏代一个叫有施氏部落的人，有施氏在今天的山东滕州。滕州市现在隶属枣庄市。妲己：河南武陟人。妲己是商代一个叫有苏氏部落的人，有苏氏在今天的河南武陟。《封神演义》称妲己是冀州侯苏护的女儿，实际上妲己并非河北冀州人。武陟县现在隶属焦作市。褒姒：陕西汉中人。褒姒是西周时期褒国的美女，褒国在今天的陕西汉中。夏姬：河南新
七年级历史匈奴兴起与汉朝和战PPT教案.pptx
10-01
1. **匈奴族的历史背景**：匈奴是中国古代北方的一个游牧民族，以畜牧业为主，冶铸业和农耕技术也有一定发展。在秦汉之际，匈奴的杰出首领冒顿单于通过励精图治和严格治军，统一了蒙古草原，推动了匈奴的迅速发展，...
西汉帝王立后纳妃制度有何特点？堪称前无古人、后无来者.docx
11-21
这一制度的核心特点体现在两个方面：不重家世与不重贞节。 首先，西汉帝王在选择皇后和纳妃时，不太注重候选人的家庭背景和社会地位。这与传统儒家礼教中的重视门第观念相悖。如汉高祖刘邦，他出身平民，自身并不...
【人工智能】【深度学习】 ⑧ 一文讲清Transformer工作原理：从自注意力到大语言模型的革命
最新发布
xiezhiyi007的专栏
12-05 416
Transformer通过自注意力机制重构了序列建模范式。本文以数学公式推导为核心，解析Query-Key-Value三元组如何建立长距离语义关联，并通过多头注意力实现多视角特征提取，解决RNN/LSTM的串行计算瓶颈。创新性提出的位置编码（Positional Encoding）采用正弦/余弦函数保留序列顺序信息，使模型能处理任意长度输入。配套PyTorch代码完整实现残差连接、层归一化等关键组件，训练速度较传统模型提升3倍以上。推荐结合《深度学习》（花书）第10章及HuggingFace源码深入研读。
AI核心知识32——大语言模型之Multimodal Voice（简洁且通俗易懂版）
学习AI中...
12-04 273
多模态语音技术实现了AI对声音的原生理解与生成，与传统的拼接式语音助手有本质区别。新一代技术（如GPT-4o）将语音处理整合为端到端流程，直接处理声音波形，带来三大突破：1）能感知语气、情感等副语言信息；2）可自然表达情感并模仿不同音色；3）实现毫秒级响应和实时打断。应用场景包括实时同声传译、情感陪伴和环境感知，使AI真正具备类人的听觉与口语交流能力，标志着从文字处理机器向智能生命体的进化。
大语言模型进阶（一）之大语言模型基础
qq_22341693的博客
12-02 761
本文系统剖析了大语言模型（LLM）的技术基础，重点阐述了Transformer架构的核心机制及其演进。首先解析了Transformer的解码器结构，包括嵌入表示层、注意力层（特别是多头注意力和因果注意力）、前馈网络以及残差连接与层归一化等关键组件。随后介绍了GPT模型的生成式预训练范式，包括无监督预训练和有监督微调两阶段方法。接着以LLaMA为例，详细探讨了现代大语言模型的结构优化，包括前置RMSNorm、SwiGLU激活函数、旋转位置编码(RoPE)以及分组查询注意力(GQA)等创新技术。最后从实践角度提
suppr.wilddata.cn 文献检索，用中文搜 PubMed 一种基于大语言模型的智能搜索引擎构建方法
论文数据分析辅导,；论文人工智能辅导 huazhongxiaosx
12-04 971
摘要：专利CN118964589B提出了一种基于大语言模型（LLM）的智能搜索引擎构建方法，由数野科技（深圳）有限公司于2025年4月11日获得授权。该方案通过创新性检索改写模块和文档重排序模块优化搜索效果：在查询阶段，采用NER动态few-shot示例和专业术语推荐提升语义理解准确性，并设计过滤器自动规划机制；在排序阶段，提出zero-shot的pointwise多元评分和listwise快速排序算法，解决冷启动问题。最终通过引用标引增强结果可信度，显著提升了复杂查询的检索准确率和排序合理性。（149字）
AI核心知识33——大语言模型之ASR（简洁且通俗易懂版）
学习AI中...
12-04 411
ASR（自动语音识别）是AI的"耳朵"，负责将语音转换为文字。在传统AI对话系统中，ASR作为第一道桥梁连接物理声音与数字文字，其性能由词错率和抗噪能力衡量。OpenAI的Whisper模型代表了当前ASR技术的最高水平。虽然GPT-4o等原生多模态模型不再需要独立ASR模块，但仍具备其核心功能。ASR技术使大语言模型能够"听见"人类语音，是实现语音交互的基础。
BCO：用于大语言模型对齐的二分类器优化
12-04 30
在诸如 ChatGPT 等实际服务中，根据用户反馈对模型进行对齐对于提升模型性能至关重要。但大多数现有的对齐研究依赖偏好建模方法，需要成对的正负反馈样本。。该方法训练一个二分类器，其 logit 可作为隐式奖励，从而有效最小化 Direct Preference Optimization（DPO）损失。我们证明，分类器训练中使用的 binary cross-entropy（BCE）损失构成 DPO 损失的上界。此外，我们提出了一种新颖的 reward shift 技术，用于进一步缩小两种损失之间的差距。
应用篇#4：Qwen2视觉语言模型（VLM）的服务器部署
hjs314159的博客
12-05 193
本文介绍了Qwen3-VL-2B视觉语言模型的安装与使用过程。首先通过pip安装所需依赖，然后使用ModelScope下载模型。在实践过程中遇到模型生成方法缺失、依赖缺失和网络连接超时等问题，通过改用Qwen2-VL-2B模型、安装缺失依赖和设置国内镜像源等方式解决。最终成功实现图片描述功能，模型能够详细描述图片内容，如人物状态和交通施工场景等。文中提供了完整的demo.py代码，包含模型加载、输入处理和结果生成等步骤，展示了该模型强大的视觉理解能力。
微论-自成长系统引发的NLP新生
小召的专栏--百汇电脑学校(www.i5school.com)
12-01 892
然而，在这繁荣的表象背后，一个根本性的隐忧始终存在，正如我们所洞察的：这些模型从庞大的语料库中学习，却从未有过真实的“体验”。一个扎根于体验的系统，才有可能像人类一样，将“时间流逝”的抽象概念与“河流奔涌”的视觉体验进行深层次类比，创作出真正富有洞察力和感染力的诗歌与故事，而非简单的语料重组。1. 动作与概念的绑定：系统通过传感器“看到”一个球，发出指令控制机械臂“去拿”，在成功触碰到球的反馈中，开始将“球”、“拿”、“圆形”、“滚动”等概念与具体的动作成功和感官反馈紧密绑定。轻轻碰它，则只移动一点点。
Nemotron-Flash: Towards Latency-Optimal Hybrid Small Language Models
kebijuelun的博客
12-04 306
2025 年 NVIDIA 提出的 Nemotron-Flash，在当前小模型中大幅提升了精度–效率前沿。例如，相比 Qwen3-1.7B/0.6B，Nemotron-Flash 分别实现了超过 5.5% 的平均精度提升、1.3×/1.9× 的更低时延，以及 18.7×/45.6× 的更高吞吐量。
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