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智算菩萨
大家好，我是智算菩萨，一名热衷于探索计算机程序奥秘的爱好者。在代码的海洋里，我如同一位航行者，不断追寻着技术的灯塔，致力于将复杂的问题抽丝剥茧，用算法的智慧点亮创新的火花。
我对编程语言有着浓厚的兴趣，从Python的简洁到C++的力量，从JavaScript的灵动到Java的稳重，每一种语言都像是打开新世界大门的钥匙，让我沉浸其中，乐此不疲。
在算法与数据结构的森林里，我享受解谜的乐趣，无论是深度优先搜索的深度探索，还是动态规划的优雅求解，都让我感受到计算机科学的魅力所在。
作者QQ1248693038，粉丝群1009840934，欢迎交流学习分享！
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人工智能的起源、发展、现代应用与未来发展趋势
站在2025年的时间节点回望和前瞻，我们既见证了人工智能从萌芽走向繁荣的非凡历程，也深刻认识到其未来道路上的机遇与挑战并存。人工智能的起源与发展史告诉我们，每一次技术范式的更替都凝聚着人类的智慧创新和不懈探索。从符号AI到机器学习再到深度学习，AI实现了一次又一次质的飞跃。如今，人工智能的应用早已超越实验室，深入医疗、金融、工业、交通、教育等诸多领域，为经济社会带来巨大效益。但AI技术并非中性的工具，它所引发的伦理和治理问题需要我们慎重应对。原创 2025-11-21 10:18:34 · 990 阅读 · 0 评论 -
走向“可持续智能生物系统”：AI 与机器人可持续性的统一伦理框架解读
回到最初的问题：当我们谈论“AI 与机器人的可持续性”时，到底在谈什么？Tamborini 的这篇论文给出的回答是：我们不应该满足于把可持续性当成一个可以在宣传材料中反复出现的形容词，也不应该把它视为可以通过某几条“最佳实践清单”就能落实的技术指标。相反，我们需要把可持续性理解为一个在生态价值、技术实践理性和社会正义之间保持张力的多层次结构，而 AI 和机器人作为“智能生物系统”的一部分，必须在这一结构中被整体审视。原创 2025-11-20 11:20:55 · 635 阅读 · 0 评论 -
《从“原则清单”到心理现实主义：全球语境下AI伦理的文化响应式转向》
从“负责任AI”“可信赖AI”“AI 治理”“信任与安全”，到各国政府、国际组织、科技公司发布的一系列原则、准则与框架，似乎只要把“透明、公平、隐私、问责”几项价值写进文件，AI 就可以自动变得“更有伦理”。相反，它要求 AI 伦理学者、政策制定者和技术从业者，放下对“一次性解决方案”的期待，转而投入到艰苦的跨学科合作与长期实证研究中：在不同文化中做田野，在不同组织里做访谈，在不同项目上做跟踪，在规范反思与经验研究之间来回往返。因此，把他们的意见当作“某文化整体的声音”，本身就是一种过度简化与象征化。原创 2025-11-20 11:04:15 · 665 阅读 · 0 评论 -
人工超级智能的伦理边界：从全球风险视角重读《The ethics of creating artificial superintelligence》
人类是否应该在地球上发展 ASI？论文给出的回答是谨慎而开放的否定–条件句：在当前人类面临多重存在性威胁、治理结构严重滞后、对齐技术尚不成熟的前提下，贸然冲向 ASI 是极不负责任的；但与此同时，只要我们仍旧停留在一个被气候危机、地缘冲突、公共卫生与经济脆弱性多重包围的世界里，就很难简单地说“彻底放弃 ASI 是最安全的选择”。换句话说，ASI 同时是一种“放大风险的技术”和“一种可能唯一能够处理某些极端风险的技术”。原创 2025-11-21 08:51:42 · 191 阅读 · 0 评论 -
人工超级智能（ASI）：从科幻奇点到文明拐点
回顾半个多世纪以来围绕超级智能的讨论，我们可以看到一个相当清晰的轨迹：从 Good 对“智能爆炸”的早期直觉，到 Bostrom 对路径与风险的系统化分析，再到 Yudkowsky、Russell 等人对控制问题和对齐范式的深入挖掘，学界和思想界已经为我们提供了一整套思考框架。2020s 年代的大模型浪潮和前沿 AI 的快速进展，则把这些理论从遥远未来推到了现实议程上，让“人工超级智能”从一个抽象哲学话题变成牵动政治、经济与文化的现实问题。原创 2025-11-21 10:53:38 · 592 阅读 · 0 评论 -
从“AI 学习者”到“AI 消费者”：计算机专业学生 AI 伦理与政策态度的系统画像与理论反思
在日常舆论中，我们谈 AI 伦理与治理时，习惯从三个角度展开：一是技术公司和研发团队如何“负责任创新”，二是政府如何制定监管政策，三是普通公众如何应对 AI 带来的社会冲击。但是，恰恰有一群人常常被忽视：正在高校里学习计算机科学、机器学习和数据科学的学生。未来十到二十年中，大量关键 AI 系统将由他们设计、部署并维护，他们今天对 AI 的理解、价值判断以及对政策的态度，都会在看不见的地方折射到未来技术体系的“性格”上。Weichert 等人发表于 2025 年的开源论文。原创 2025-11-20 14:58:19 · 804 阅读 · 0 评论 -
多峰差分进化算法的理论进展：从生态位到机器学习融合
Chauhan 等人的工作为多峰差分进化提供了一幅相对完整的研究全景：一方面回顾了 DE 在参数自适应与结构利用上的主流演化路线；另一方面，从生态位、聚类、变异与混合、机器学习、多层与多目标等多个主题对近年的 MMDE 文献进行了系统归类；最后在应用与实验分析的基础上，提出了一系列开放问题。对于希望在 优快云 或科研工作中进一步深入这一方向的读者，可以考虑按如下方式使用这篇综述——这里不再罗列式给出“做法清单”，而是尝试描述一种“阅读节奏”。原创 2025-11-20 10:46:22 · 76 阅读 · 0 评论 -
Video Diffusion Generation：理论视角下的系统梳理与开放问题
—基于文献《Video diffusion generation: comprehensive review and open problems》的深入解读说明：本文基于 Ma 等人在 Artificial Intelligence Review 上发表的综述论文《Video diffusion generation: comprehensive review and open problems》撰写，对其中的理论与方法进行尽量系统、成体系的提炼与再组织，适合作为入门与进阶读者的“二次教材”。原创 2025-11-20 10:19:28 · 31 阅读 · 0 评论 -
系统性回顾生成式 AI：产业与初创视角、Agentic AI、伦理挑战与理论脉络
说明：本文基于 Patel 等人在 Artificial Intelligence Review 发表的开放获取文章所展开的系统综述，重点提炼论文中的理论框架和概念结构，而尽量避免流于案例堆砌与“应用清单”。原创 2025-11-20 09:19:58 · 171 阅读 · 0 评论 -
自动化机器学习文献综述精读：从算法选择到“学会如何学习”
金属学习最初借用了元认知中“学习如何学习”的思想：人类在面对新任务的时候，并不会完全从零开始，而是复用过去学习到的策略，使学习过程越来越快。对应到机器学习，就是让算法能够利用以往任务的经验，加速和改进新任务的学习过程。存在一个会随经验变化的学习子系统，即基础学习器会随着新的任务数据而更新自身表现；系统必须显式地积累并利用元知识（meta-knowledge），例如任务特征、算法表现、超参数配置等，这些都不是单个任务内部的“普通数据”，而是横跨任务层面的“关于学习过程本身的知识”。原创 2025-11-20 08:46:43 · 80 阅读 · 0 评论 -
Cyberswarm 群体智能推荐算法：从社交图动力学到动态协同群体平衡
回头看 CyberSwarm 这篇工作，它并不是在“改一个算子、换个动物名字”意义上的新算法，而是试图重新回答一个老问题：在高度复杂、动态、多层次的社交网络中，如何用统一的数学框架来描述“个体偏好 + 社交影响 + 群体协同”的演化？它给出的答案可以概括成几个关键点：首先，通过社交图与共偏好超图的组合，把个体间的高阶关系纳入建模；其次，通过中央性度量、Node2Vec 嵌入和基于注意力的消息传递，把“图结构 + 社交地位 + 行为相似度”编码为可学习的特征；原创 2025-11-20 08:32:52 · 110 阅读 · 0 评论 -
元启发式算法的应用、分类与挑战：一篇重读 162 种算法的系统整理
从这篇 110 页的综述来看，元启发式算法领域已经进入了一个“成熟但略显拥挤”的阶段：一方面，我们拥有了丰富的算法库，几乎可以覆盖所有常见的优化需求；另一方面，比喻驱动的“算法爆炸”也在稀释真正的创新。Shaikh 等人的工作试图通过一个多维度分类框架——灵感来源、候选解运动方式、参数数量、搜索空间类型、探索–开发平衡、基准函数验证与时间复杂度分析——为这个庞杂的领域建立一套“结构化视角”。原创 2025-11-19 22:16:35 · 204 阅读 · 0 评论 -
“会挑重点的 Transformer”：条件多头注意力在交通标志识别中的应用解析
综合来看，《Attention to detail: A conditional multi-head transformer for traffic sign recognition》并没有试图推翻 ViT 的基本框架，而是在两个关键环节动了“小手术”：在注意力层通过 gating 网络与专家矩阵的线性组合，让 Q/K/V 从固定参数变成对输入条件敏感的动态投影；在输出层通过 fail-control 机制，将“拒绝预测”作为一等公民引入决策流程，并用一整套指标去量化其对系统错误率的影响。原创 2025-11-19 16:21:18 · 29 阅读 · 0 评论 -
从“垃圾进垃圾出”到可度量的数据可靠性——《Reliable evaluation for the AI-enabled intrusion detection system from data p
Reliable evaluation for the AI-enabled intrusion detection system from data perspective》这篇文章的价值，在于把一个经常被口头提及却缺乏系统实践的口号——“数据比模型更重要”——具体化到了入侵检测这个高度工程化的领域。它没有再提出一个新的深度网络结构，而是通过完整性、准确性、一致性、多样性和均衡性五个维度，把 IDS 数据可靠性拆解成一套可计算、可解释、可加权融合的指标体系。原创 2025-11-19 16:12:41 · 37 阅读 · 0 评论 -
一文读懂多模态大模型在垂直领域的系统进展
通过这篇系统综述可以看到，多模态大语言模型在过去两年已经从“会看图聊天”的炫技阶段，转向了在各个垂直领域认真做事：在医疗里，它们被用来辅助诊断、生成报告、理解分子与蛋白；在自动驾驶里，它们为动作生成解释、理解乘客指令；在几何、气候、音乐、电商、人机交互与建筑等场景中，也逐步体现出“统一处理多模态信息”的价值。与此同时，数据稀缺、评估缺乏共识、幻觉与可解释性等问题也被暴露得更加充分，这表明多模态 LLM 的下一阶段发展，原创 2025-11-19 15:58:07 · 44 阅读 · 0 评论 -
深度学习基础方法全景综述：从网络组件到多模态任务的统一视角（基于《A survey on deep learning fundamentals》）
如果回头去看深度学习的发展历史，会发现一个有趣的现象：越是后来者，越容易直接从某个成熟框架、某个火爆模型入门，比如从 ResNet、Transformer、扩散模型开始写代码，却对这些模型背后共有的“深度学习基本结构”和“算法范式”缺乏整体图景。这种“统一视角”的好处是明显的：你在理解 CNN 的卷积与池化之后，再看 3D 点云网络中的局部邻域运算，或者看 Transformer 中的局部—全局注意力，其实都可以看成是“在特定结构上进行的加权聚合”，只是邻域定义和权值计算方式不同；原创 2025-11-19 15:31:03 · 117 阅读 · 0 评论 -
智能多机器人在非暴露空间中的自主勘探：理论框架与方法综述
与“暴露空间”（露天、卫星信号可达区域）相对，非暴露空间是指无法依靠 GNSS 或常规外部定位手段实现精准定位与测图的区域。这不仅仅是“信号弱”，而是 GNSS 本身几乎不可用。地下与室内空间：矿井、隧道、地铁、地下商场、大型厂房、地下停车场；半暴露环境：城市高楼林立的“城市峡谷”、高架桥下方、密集森林等，GNSS 严重多路径或中断；行星与天体地下：月球熔岩洞、火星溶洞等，这些地方不仅没有 GNSS，还可能存在极端温度与辐射。原创 2025-11-19 12:27:07 · 66 阅读 · 0 评论 -
基于深度学习的结直肠息肉语义分割：理论框架与模型谱系梳理（Advancement in semantic segmentation techniques）
把整篇综述串起来，从理论和实践角度可以抽出几条相对清晰的主线。结直肠息肉的语义分割，是一个很典型但又不简单的医学图像任务。它既包含了标准的语义分割技术难点——多尺度、边界、小目标、噪声和类不平衡，也叠加了医学场景的特殊要求——高召回、可靠性、可解释性与跨域泛化。Manan 等人的综述从数据集、网络架构、优化目标与评测体系等多个维度，对 2018–2024 年间的 110 余个深度学习模型做了系统梳理，为后续研究和工程落地提供了一张相对完整的“地图”。原创 2025-11-18 16:19:24 · 73 阅读 · 0 评论 -
2025年通用大语言模型前沿进展评测：GPT-5.1、Claude 4.5、文心一言5.0 等全面解析
2025年末的通用大语言模型领域，可谓群星璀璨、百舸争流。OpenAI GPT-5.1 引领了新一代架构变革，以多模型自适应路由实现智能和效率的统一；Anthropic Claude 4.5 深耕安全对齐和复杂推理，在长文本处理和代码代理方面独树一帜；百度文心一言5.0 展现了中国方案的雄心，通过全模态融合和全栈自主掌控，向全球竞争者逼近。科大讯飞星火、智谱GLM、MiniMax等本土模型则在各自细分领域开花结果：或以混合专家技术后来居上，攀登评测榜首；或以开源开放聚拢社区力量，性价比远胜闭源模型；原创 2025-11-17 14:38:59 · 2740 阅读 · 0 评论 -
什么是强化学习（Reinforcement Learning）？带你入门强化学习基本概念
一个智能体（Agent）在环境（Environment）中，通过选择动作（Action）影响环境状态（State）并获得奖励（Reward），以学习出一个策略（Policy）从而在未来获得最大的累积回报（Return）。与监督学习不同，强化学习并不依赖大量 “输入–标签” 形式的数据；与无监督学习不同，它不仅仅寻找数据结构，而是强调行为决策与反馈机制。为更好理解，可从以下几点补充说明：环境中的状态转移往往满足马尔可夫性质（即下一状态仅依赖当前状态与动作，而与历史状态无关）。原创 2025-11-17 21:39:56 · 808 阅读 · 0 评论 -
GPT-5.1：在 GPT-5 能力基线之上的体验升级、自适应推理与安全新范式
从目前公开的信息看，GPT-5.1 确实已经上线，而且不再是“传言模型”。它是在 GPT-5 基础上的一次代内大升级：一方面延续了 GPT-5 在推理和多学科 benchmark 上的高分表现，另一方面明显把重心挪向“好好说话”“更懂人”和“更省算力”。本文系统梳理 GPT-5.1 的新特点、和 GPT-5/GPT-4o 的差异，以及媒体和用户的实际反馈，同时在结尾给出完整参考文献列表，所有数据都来自公开网页和论文，不做任何杜撰。原创 2025-11-17 23:15:13 · 474 阅读 · 0 评论 -
从 0 到 1 搭建 AI 智能体：从创建、知识库与提示词，到 MCP 接入和多智能体协作的全流程实践与评测
在真实平台上，Agent 的“知识库”往往是用户接触的第一个重要配置项。人人都是产品经理的 Betteryeah/Coze 平台评测给了我们一个具体的切面：在 Betteryeah 中，Agent 的创建过程一般包括角色定义、开场白设计、开场提问引导，然后立刻进入“设置知识库”步骤。用户可以导入文档、问答、网页等多种形式的内容，平台会自动把长文档分段，对每段建立向量索引，并提供“命中测试”来验证智能体基于检索后生成回答的效果；原创 2025-11-17 23:35:57 · 1387 阅读 · 0 评论 -
PLOS one是究竟是一个什么样的期刊？
知乎专栏.PLOS ONE 简要介绍.（2006 年创刊、PLOS 出版、综合 OA 期刊）知乎专栏.顶刊科普｜PLOS ONE：发文量超大的综合性期刊.（拒稿率约 51%、2023 年发文量 14,971 篇、自引率 3.4% 等数据）科学网·孙颉.PLOS ONE 2024 年发文概况.（2024 年发文 16,783 篇、高被引论文数等）搜狐号“欧亚科睿学术”.四大水刊《PLoS ONE》也升一区了！发文量依旧爆炸！原创 2025-11-18 08:15:45 · 607 阅读 · 0 评论