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机器学习，深度学习最新技术
数据与算法架构提升之路
我是一名专注于AI和数据架构的技术专家，拥有扎实的编程与数学基础。在大数据框架重构和底层源码开发方面积累了丰富经验，擅长自动驾驶、数据架构和深度学习等领域的研究与实践。目前，我主要从事数据AI架构相关工作，并曾在新能源汽车行业积累了深厚的技术背景。对技术创新和持续学习充满热情，致力于推动前沿技术的应用与发展。
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深度解析如何将图像帧和音频片段特征高效存储到向量数据库 Milvus
将图片帧与音频特征数据集成到 Milvus 中，实现高效检索与管理，已被业界证明为可靠的解决方案。通过合理设计架构、选择特征提取方法及调优索引，可有效提升数据分析与检索效率，满足多模态数据应用需求。原创 2025-04-27 16:02:33 · 1203 阅读 · 0 评论 -
为什么有的AI模型能自我改进，而有的却不行？——从斯坦福研究看大模型的“思考”秘密
斯坦福研究发现，AI自我改进依赖于验证、回溯、子目标设定和逆向思考四种认知行为。Qwen因预训练中更多接触这些行为而优于Llama。实验表明，通过合成轨迹或调整预训练数据注入这些行为，Llama的改进能力显著提升。这凸显了元认知能力在AI持续学习中的关键作用。原创 2025-01-18 18:37:14 · 1357 阅读 · 0 评论 -
解码数据特征：特征向量的计算指南与实例分析
本文介绍了特征向量的计算过程，包括构建协方差矩阵、标准化数据、进行特征值分解以确定特征向量。通过示例数据矩阵X，展示了如何计算协方差矩阵，并通过特征值分解得到特征向量，这些特征向量在数据分析和降维中起着关键作用。原创 2024-07-05 10:12:05 · 607 阅读 · 0 评论