第三代强人工智能核心-机器之心III设计图

原创 已于 2024-01-18 10:21:47 修改 · 366 阅读 · 11 ·
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#人工智能 #机器学习 #自然语言处理

于 2024-01-18 09:18:42 首次发布
新一代机器之心III增强了心弦模型和弹簧-爱因斯坦循环模型，进一步明确了意识体与智能的关联，建议用户更新至最新版本。

比较起第二代机器之心，这一代的机器之心增加了心弦模型和弹簧-爱因斯坦循环模型，把意识体和智能的关系弄得更加清楚了，请大家及时升级为最新版的机器之心III

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TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 437
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
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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 1372
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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 1559
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 1131
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
昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南
二哈喇子！
12-01 7881
昇腾平台vLLM部署与性能优化实战摘要
YOLOv8训练过程日志-深度解析
搏博的专栏
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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 1027
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。💡。
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
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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。
Product Hunt 每日热榜 | 2025-11-28
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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。
AI学习笔记整理（25）—— 计算机视觉之目标检测
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斯丝2011的博客
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•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。
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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
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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。
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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。
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11-28 1087
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本文介绍了5个改变工作方式的大型语言模型工具：LlamaIndex（构建RAG系统的首选框架）、Ollama（本地运行LLM的便捷平台）、Ollama UI（简洁的本地模型聊天界面）、NotebookLM（AI驱动的智能笔记本）和ControlFlow（构建AI工作流的Python框架）。这些工具分别解决了数据连接、本地模型部署、交互体验、知识管理和任务自动化等需求，能显著提升工作效率和创新潜力。作者认为这些工具已成为其日常工作流程中不可或缺的组成部分。
Scikit-learn超参数调优终极指南：从理论基础到工业级实践
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面对“维度灾难”级别的参数空间，如何系统性地寻找最优解？本教程不仅教你使用GridSearchCV和RandomizedSearchCV，更从信息论、统计学和优化理论的角度，深入讲解为什么某些参数更重要、如何设计科学的参数空间、怎样验证调优结果的稳定性，以及如何将调参流程产品化，最终让您获得超越工具使用的调参思维框架。
基于ZYNQ的软硬件协同加速CNN图像识别系统：嵌入式AI的高效实现
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基于ZYNQ的软硬件协同CNN加速方案，通过合理的任务划分硬件友好算法设计和高效的内存访问策略，成功解决了CNN在嵌入式平台上的部署挑战。这种设计方法不仅提供了远超传统嵌入式处理器的AI性能，还保持了软件开发的灵活性和可维护性。随着AI技术的不断进步，ZYNQ这类异构计算平台将在边缘AI应用中扮演越来越重要的角色，为智能制造、智能安防、自动驾驶等领域提供强大的技术支持。希望本文能为您在嵌入式AI领域的项目开发提供启发和帮助！
改进型NSGA-III算法的参考点选择策略及MATLAB实现
“基于参考点选择策略的改进型NSGA-III算法”是一类针对多目标优化问题（Multi-objective Optimization Problems, MOOPs）所设计的智能进化算法，其核心思想源于非支配排序遗传算法第三版（NSGA-III），并在原有框架...
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