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原创最新推荐文章于 2026-11-15 00:10:17 发布 197 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【AI黑话日日新】Day 087｜VLM（视觉语言模型） VLM 把"看"变成了 LLM 能处理的一种 token，让模型从读文字跨进读世界，但下一步的关键不在更大，而在更准、更会指、更能接上动作。阅读详情

不管市场和业界发生任何事情，我们都坐视不管，事不关己。高高挂起

我们也不会去支持哪方面。总之采取一种保持与自己毫无关系的态度

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#自然语言处理 #机器学习 #人工智能 #JWFD

Transformer与大语言模型原理深度解析本文深度解析Transformer与大语言模型的核心原理，从RNN的串行瓶颈出发，阐述Transformer如何以自注意力机制实现全局并行计算，突破长距离依赖限制。详解自注意力的QKV机制、缩放因子设计、O(n²)复杂度成因及优化策略（如FlashAttention、KV缓存），剖析多头注意力的并行表示能力与位置编码的必要性。结合PyTorch代码与架构图，系统梳理从基础组件到工程实践的完整技术链，揭示现代LLM的底层逻辑与优化路径。阅读详情

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贝叶斯统计 [韦来生编]

贝叶斯（Bayes）统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外，还要利用参数的先验信息，因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”，近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。　　本书共分六章。第1章是绪论，介绍了贝叶斯统计的若干基本概念，同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法，包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题，书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。　　大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容，教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲，留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。　　作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容，以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。　　本书编写准备过程中，中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版，作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

【量化实战】单卡3090部署Hy-SimulMT-30B-A3B-Interleave同传大模型

本文基于LLM Compressor实现Hy-SimulMT-30B-A3B-Interleave模型的单卡3090部署，通过W4A16 RTN量化压缩至4bit权重，保留MoE路由层与音频编码器不量化，结合补全组件与配置，成功将30B模型适配于单张RTX 3090显卡。量化后模型支持中英语音同传、实时音色克隆，延迟仅3秒，性能领先开源与商用方案，已开源至ModelScope供直接使用。

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C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正

ICML | 2026 |SAGE‑NAS：将基于大语言模型的语义智能体与基于图的评估器协同用于神经网络架构搜索

SAGE-NAS提出一种协同语义智能体与双模态图评估器的神经网络架构搜索框架，解决语义-物理失配问题。通过状态感知行为图谱引导稀疏探索，结合零样本生成与上下文驱动的子策略，实现高效多样性搜索。双模态评估器融合拓扑与物理先验，支持快速性能预测。实验表明，该方法在多个视觉任务和搜索空间中显著优于现有零成本代理与大模型NAS方法，兼具高精度、强泛化性与搜索效率。

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该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

【电机控制】PMSM 最优电流指令——MTPA，MTPV

转矩方程：Te=32⋅P2[(Ld−Lq)id+Φf]iq=3P4(ΔL id+Φf)iq T_e=\frac{3}{2}\cdot\frac{P}{2}\left[(L_d-L_q)i_d+\Phi_f\right]i_q =\frac{3P}{4}(\Delta L\, i_d+\Phi_f)i_q Te=23⋅2P[(Ld−Lq)id+Φf]iq=43P(ΔLid+Φf)iq记 k=3P4k=\dfrac{3P}{4}k=43P，则 Te=k(ΔLid+Φf)iqT_e=k(

qq_39030013的博客 379

【Nat Biomed Eng】Connectome 2.0 超高梯度扫描仪：500 mT/m 与 600 T/m/s 把活体人脑微观结构分辨推进到亚微米级

一台为连接组学与微结构 MRI 设计的人体 3T 扫描仪的完整工程报告：三层头专用梯度线圈把 Gmax 做到 500 mT m⁻¹、SRmax 600 T m⁻¹ s⁻¹（梯度性能为 Connectome 1.0 的 5 倍、临床扫描仪的 20 倍以上），配合 72 通道在体接收线圈与 64 通道离体线圈，使轴突直径与细胞尺寸推断的灵敏度较 Connectome 1.0 提高至少 30%。

楚山之石的博客 279

BERT模型详解：为什么它擅长文本理解与分类？核心机制、应用实战与变种进化

学习目标：理解BERT出现前传统NLP模型的局限，以及BERT如何通过双向编码突破瓶颈比如GPT系列采用自回归式（Autoregressive）生成，只能从左到右建模文本；全文依次讲解BERT的诞生：解决NLP的单向困境、BERT核心原理深度解析、为什么BERT擅长文本理解与分类？、BERT实战：文本分类任务示例、BERT的变种与进化等内容。

2602_96795563的博客 190

【零基础学AI】第 28 章——大语言模型怎样训练出来

上一章的小模型训练 300 次后，能沿着已有前缀续写。现在要分清两件事，模型参数是怎样得到的，以及参数固定以后，程序怎样选择输出。把温度从 1 改成 2，不等于重新训练；输入一条要求，也不会自动把它写进模型参数。本章说明语料准备、预训练、指令微调、偏好优化和推理的关系，再复用第 27 章的固定模型进行 49 次生成。你会看到较高温度出现不通顺文字，也会看到两组不同温度恰好产生相同统计。前置依赖为第 27 章，本章代码见。

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迁移学习用于自然语言处理！

迁移学习彻底改变了NLP的研究和应用模式。它让我们不必再从零开始，而是站在巨人的肩膀上——先在大规模通用数据上预训练一个强大的基础模型，再在小规模特定任务数据上进行轻量级适配。目前，预训练 + 微调和预训练 + 提示学习是两个最主流的范式。如果你刚开始接触，可以从BERT或GPT-2的微调入手，配合库，会很快上手。如果你有具体的任务（比如中文情感分析、英文摘要生成），我可以给你更详细的步骤和代码示例。

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大语言模型与运筹规划双闭环共生（LLM-OR）：体系架构、理论机理与落地实践

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11.07 大语言模型研究简报：Anthropic Agent Memory 四层架构与实验解读

2026 年 11 月 6 日，Anthropic 发布工程研究文章 The components of agent memory ，介绍 Claude 的跨会话记忆设计，以及一种被称为 Dreaming（离线记忆整理）的机制。它不是新基础模型，也不是通过更新权重实现的持续学习，而是将模型过往的执行记录组织为可供未来会话检索和使用的外部记忆。

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LEMS：逐层误差建模如何实现大语言模型的高效低秩压缩

本文介绍 ICML 2026 提出的 LEMS 与 KFAC-SVD，探讨如何通过低秩近似实现大语言模型压缩。LEMS 结合奇异值谱、输出分布校准与跨层误差传播修正，在固定参数预算下利用整数线性规划分配各层的秩；KFAC-SVD 采用 token 级二阶统计，缓解 Fisher 信息估计的秩瓶颈，提高低秩分解质量。文章从 SVD 压缩原理出发，解析两种方法的核心机制，并结合多模型实验与消融结果，讨论精度收益、校准成本及实际部署中的适用边界。

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