<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[bylander的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; bylander]]></copyright><item><title><![CDATA[【技术思考】Token经济下的通信技术发展（二）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/164870758</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/164870758</guid><author>bylander</author><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 13:18:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[“网业端协同业务体验增强技术”是面向6G沉浸式通信的前沿方向，其核心是通过**网络、业务、终端三方的深度协同**，将重负载的渲染计算从终端解放出来，由**端、边、云**分层承担，从而在轻量化终端上实现高质量的沉浸式体验]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【AI学习】强化学习：策略迭代详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/168879496</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/168879496</guid><author>bylander</author><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 13:15:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[强化学习的迭代策略，看不懂，与大模型进行多轮对话，看懂了！记录一下对话过程。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【技术调研】华为无线发最新技术调研]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/169350501</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/169350501</guid><author>bylander</author><pubDate>Wed, 28 Oct 2026 11:41:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[这组技术的共同指向，是华为对“新一代通信网”的一个判断：AI业务的流量结构（上行占比上升）和体验要求（稳时延、高可靠）决定了单纯扩频谱、堆天线已经不够，必须在射频、功放、滤波、基带架构和网络自治五个层面同时发生底层突破。其中，VitaAAU和RetinaMIMO是射频侧的“覆盖平价化”，EP功放与多模滤波器是能耗和体积的“工程解”，OSCAR/UBBPi是基带从“算力竞赛”转向“时间效率”，RANSpirit则是把这些硬件能力通过自治闭环真正兑现为运维效率和频谱价值。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【技术思考】Token经济下的通信技术发展（一）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/164855894</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/164855894</guid><author>bylander</author><pubDate>Thu, 10 Sep 2026 15:55:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[当下Token经济火爆。当然，我并不喜欢Token经济这个说法，从技术的角度判断，Token有可能只是一个过渡阶段。然而，这些大的趋势，不容小人物置喙。作为一个通信技术人员，不得不思考的一个问题是，在Token经济的大潮下，无线通信技术应该怎样发展，以迎接新的变革。

没有太明确的东西。就先把一些想法，通过与DS的问答，逐步澄清和推演。将相关问答作为记录放在这里。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【AI学习】SFT的训练损失函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/163337093</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/163337093</guid><author>bylander</author><pubDate>Fri, 31 Jul 2026 22:46:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[SFT 的目标函数是最小化预测的下一个 token 的概率，为什么又说 SFT 的损失函数旨在最小化模型预测分布与目标分布之间的前向 KL 散度？]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【技术思考】关于6G AI的一些个人观点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/162561448</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/162561448</guid><author>bylander</author><pubDate>Fri, 03 Jul 2026 22:28:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[个人关于6G AI发展的一些观点]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【技术调研】华为《智能世界2035》白皮书调研报告]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/161521186</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/161521186</guid><author>bylander</author><pubDate>Fri, 29 May 2026 17:29:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[《智能世界2035》白皮书摘要（148字） 华为发布的《智能世界2035》白皮书预测了2035年前十大技术变革趋势，包括AGI突破、人机协同编程、镜像世界交互等。报告指出AI将从行业应用走向"无所不及"，通信网络与AI深度融合，形成支持9000亿智能体协同的"智能体互联网"。关键基础设施将实现算力增长10万倍、存储需求增500倍。自动驾驶领域预计2035年实现L4+规模化应用。白皮书为政策制定、企业战略和技术研发提供了系统性参考框架，强调通过AI伦理、国际协作和绿色能源构建可持续智能世界。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【技术调研】华为：5G-A与AI融合的技术展示调研]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/161515937</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/161515937</guid><author>bylander</author><pubDate>Fri, 29 May 2026 13:45:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[华为5G-A+AI网络技术已在全国30余省份落地，覆盖高密场景、智慧文旅等领域。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【AI学习】SynthSoM数据集]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/161227163</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/161227163</guid><author>bylander</author><pubDate>Tue, 19 May 2026 15:53:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[关于WiFO论文中数据集的调研]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【技术调研】Anthropic 公司调研报告]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/158511414</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/158511414</guid><author>bylander</author><pubDate>Sat, 28 Feb 2026 22:07:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[Anthropic成立于2021年，专注AI安全与企业级应用，核心产品Claude AI助手。2023-2026年实现爆发式增长：员工从240人增至3000+人，营收从1千万飙升至22亿美元，估值达3800亿美元。技术方面持续迭代Claude系列，2026年推出百万token窗口和AI协作功能。获得Amazon、Google等总计640亿美元投资，计划2026年IPO。差异化优势在于企业市场定位（211美元/用户）和AI安全技术，但面临组织扩张、资金消耗等挑战。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【AI工具】网页变成干净 Markdown 的免费神器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/158432260</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/158432260</guid><author>bylander</author><pubDate>Thu, 26 Feb 2026 22:02:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要： markdown.new是一款免费网页转Markdown工具，可自动去除广告和冗余样式，保留核心内容，使网页体积减少80%。支持三种使用方式：浏览器地址前加markdown.new/、API调用或开源部署。采用三层转换机制确保稳定性，每日限500次请求。测试案例显示其成功将技术文章转换为结构化Markdown，保留了标题、列表和链接等要素。该工具特别适合需要处理网页内容的AI应用，能有效降低token消耗。（149字）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【AI技术调研】春节期间大模型厂商的重要进展]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/158349294</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/158349294</guid><author>bylander</author><pubDate>Wed, 25 Feb 2026 21:28:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[2026年春节，国产大模型迎来密集发布潮，DeepSeek、字节跳动、智谱AI等厂商纷纷推出新一代模型，技术竞争从参数规模转向工程化落地。DeepSeek-OCR 2实现百万级长文本处理，字节Seedance 2.0视频生成模型引发关注，智谱GLM-5参数达7450亿。行业呈现超长上下文、多模态融合、Agent工程化等趋势，API进入&quot;厘时代&quot;。与此同时，OpenAI发布GPT-5.3-Codex强化编程能力，Anthropic推出Claude 4.6系列，显示国内外大模型竞赛持续升温。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【AI技术调研】快速了解YOLO模型的发展]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/157903996</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/157903996</guid><author>bylander</author><pubDate>Mon, 09 Feb 2026 14:09:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[小模型发展的核心逻辑：垂直场景的深度优化、计算效率的持续压榨、以及端侧部署的工程化创新]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【AI技术调研】华为AgenticRAN架构调研]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/157476379</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/157476379</guid><author>bylander</author><pubDate>Mon, 09 Feb 2026 11:04:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[AgenticRAN是华为自智网络架构的最新演进阶段，经历了三个重要里程碑]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【AI学习】几分钟了解一下Clawdbot]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/157504294</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/157504294</guid><author>bylander</author><pubDate>Thu, 29 Jan 2026 10:18:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[Clawdbot 代表了一种激进的去中心化 AI 路线——数据所有权归还用户、模型可插拔、能力可扩展。这与当前大厂主导的封闭生态形成鲜明对比。即使 Clawdbot itself 未能大众化，它提出的"Local-First Agent"理念也将深刻影响下一代 AI 产品设计。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【AI学习】TM Forum自智网络L4级标准体系]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/157470909</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/157470909</guid><author>bylander</author><pubDate>Wed, 28 Jan 2026 18:11:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[TM Forum通过IG1339（场景定义）、IG1251（架构标准）、IG150x（实施指南）、IG1256（价值量化）形成了完整的L4级自智网络标准体系。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【AI学习】TM Forum《Autonomous Networks Implementation Guide》快速理解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/157467484</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/157467484</guid><author>bylander</author><pubDate>Wed, 28 Jan 2026 13:10:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[2025年6月，TM Forum联合75家全球领先的产业伙伴，共同发布了具有里程碑意义的自智网络白皮书7.0，定义了以自智网络智能体（AN Agent）为核心的自智网络Agentic功能架构和智能体架构，推动智能体、数字孪生技术与通信网络深度融。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【AI学习】谷歌：AI智能体入门白皮书]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/157034147</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/157034147</guid><author>bylander</author><pubDate>Fri, 16 Jan 2026 21:37:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[用最通俗的话来说，AI智能体可以定义为模型、工具、编排层和运行时服务的组合体——它通过让大语言模型（LM）在循环中持续工作，最终实现既定目标。这四个要素共同构成了任何自主系统的核心架构：模型（“大脑”）：作为智能体核心推理引擎的大语言模型或基础模型，负责处理信息、评估选项并做出决策。模型的类型（通用型、微调型或多模态型）决定了智能体的“认知能力”水平。一个Agentic AI系统，本质上是大语言模型输入上下文窗口的“终极管理者”。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【AI绘画】肖像木刻]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/156544794</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/156544794</guid><author>bylander</author><pubDate>Sat, 03 Jan 2026 21:28:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于Qwen-Image-Edit训练了一个模型，这个模型的功能就是把照片转化为黑白木刻]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【论文阅读】VTP：Towards Scalable Pre-training of Visual Tokenizers for Generation]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/156166827</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/bylander/article/details/156166827</guid><author>bylander</author><pubDate>Mon, 22 Dec 2025 22:22:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[图像生成模型，包括两部分，先通过VAE，将原始图像变换到隐空间，然后在隐空间进行图像的生成，最后再通过VAE的解码变换到图像域。但是传统的方式，对于VAE部分，也就是论文说的Pre-training of Visual Tokenizers部分，无法scaling——而且，token部分的scaling还与下游的模型生成出现相反的效果。论文分析，这里的原因，在于，传统的的token部分，主要是进行像素级重建，没有进行高级语义的理解和构建，导致过分拟合于细节，反而影响了下游的图像生成。解决方法，就是在toke]]></description><category></category></item></channel></rss>