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原创 Harness Engineering 的理解:从 Prompt Engineering 到 AI Agent 的工程控制系统

随着AI Agent的发展,关注点从Prompt Engineering(优化单次回答)转向Harness Engineering,核心在于不改变模型,而是构建管理模型的工程系统,使Agent能稳定完成复杂任务。

2026-07-26 15:05:34 216

原创 Agent Skills架构解析

摘要: Agent Skills是一种创新的上下文管理技术,通过渐进式信息披露机制实现高效资源利用。

2026-04-12 09:18:59 455

原创 LLM智能体调度:从ReAct到多智能体调度

一是水平式,通过“并行专家模式”,通过多Agent同时处理同类任务,最后通过投票等方式获得结果,提高吞吐和鲁棒性,适合RAG、多候选生成等场景。二是垂直式,垂直式协作是“流水线分工模式”,通过多Agent分阶段完成复杂任务,适合长链路推理和Agentic Workflow。先垂直拆解 → 再水平扩展 → 最后垂直收敛。

2026-04-11 12:14:33 452 1

原创 LLM知识检索增强:RAG_系统化解析与工程实践

RAG 是当前大模型落地应用的核心工程范式。检索是否稳定可靠生成是否可控可信工程是否可扩展、可维护。

2026-01-06 00:12:28 1128

原创 LLM对齐核心:RLHF 从基础到实践全解析

本文详细拆解 RLHF(基于人类反馈的强化学习)在大模型对齐中的核心作用,涵盖三阶段流程(SFT、RM、PPO)、与 DPO 的区别、数据集类型、Hugging Face TRL 库代码实现,以及 DeepSeek 与 Qwen 系列的实际应用差异。同时整理高频面试问答,帮助读者快速掌握 RLHF 原理与工程实践。

2026-01-02 15:35:31 809

原创 LLM常见微调问题 - SFT

大模型监督微调(SFT)是预训练模型向特定领域优化的重要步骤,通过高质量指令数据提升模型在目标任务的性能。

2025-12-30 09:47:48 1131

原创 LoRA + Transformers 微调训练与 SFT 数据集讲解与示例

LoRA + Transformers 微调训练与 SFT 数据集讲解与示例

2025-12-29 15:12:30 323

原创 特征工程 - 当你遇到正负样本不均

特征工程 - 当你遇到正负样本不均

2022-12-03 17:22:35 2293 3

原创 特征工程 - 你不知道的特征筛选

特征工程 - 特征的筛选和处理

2022-09-22 21:57:45 1432

原创 [推荐系统] - 架构设计

推荐系统架构设计

2022-09-22 20:59:24 680 1

原创 供应链供需预估-[时间序列]

时序预估

2022-07-04 10:18:55 1426

原创 [推荐系统] -序列化推荐 DIN、DIEN

序列化推荐 DIN、DIEN

2022-05-03 12:04:51 1255

原创 [推荐系统] - 多目标排序 MMoE、PLE

多目标排序MMoE、PLE

2022-05-02 15:53:11 2319

原创 图与推荐[3] - Link Predict

图嵌入链接预测

2022-04-16 23:19:36 1599

原创 图与推荐[2] - Graph Convolutional Networks (Pytorch)

A Review : Graph Convolutional Networks (GCN)

2022-03-05 16:43:13 1558

原创 2021年度总结

2021年度总结

2021-12-31 18:14:20 631 1

原创 图与推荐[1] - Gemini

分享一篇关于图与推荐的论文

2021-11-28 15:13:57 1424

原创 【深度学习】TF2.0

内容主要是关于Tensorflow2.0 的学习记录

2021-11-28 14:50:25 1854

原创 预测 lncRNA-disease 关联的相关方法综述

预测 lncRNA-disease 关联的相关方法综述

2021-10-27 15:34:21 2265

原创 NLP - 模型

[1] ELMO[2] BERT[3] BILSTM[4] Seq2seq

2021-07-13 00:39:17 672

原创 [机器学习] - 集成学习之Adaboost算法原理小结

 集成学习模型的思想在机器学习领域越来越得到广泛的应用,在一般的工业界中用很广泛的应用,本章节的内容包括以下四个部分: [2] 集成学习之Adaboost算法原理小结...

2021-07-13 00:37:07 220

原创 NER[2] - 文章解读:A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition

本文是翻译一篇NER综述原文:A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition文章链接:https://arxiv.org/abs/1812.09449v3

2021-07-13 00:26:55 3452 1

原创 剑指offer刷题总结

《剑指offer题库》牛客上**剑指offer**的题目。

2021-06-23 22:13:17 1068 1

原创 NER[1] - 文章解读:Recent Trends in Named Entity Recognition (NER)

NER综述原文:Recent Trends in Named Entity Recognition (NER)

2021-06-17 10:50:13 995

原创 [机器学习] - 集成学习原理小结

本文介绍:[1] 集成学习原理小结

2021-05-25 14:04:01 488

原创 NLP[6] - [Attention模型系列] : Seq2Seq 问题中RNN与Attention的结合

NLP[5] - Attention模型

2021-05-18 00:57:58 550

原创 NLP[5] - 了解多层感知器-MLP

NLP[5] - 了解多层感知器-MLP

2021-05-08 22:06:30 883

原创 NLP[4] - [2019年CS224N课程笔记 系列]

【2019年CS224N课程笔记 系列】

2021-05-08 21:45:06 418

原创 NLP[3] - [Word Embedding系列] : GloVe模型

本文介绍GloVe模型

2021-04-19 10:01:21 267

原创 NLP[3] - [Word Embedding系列] : Word2vec的Skip-gram模型

本文介绍Word2vec的Skip-gram模型

2021-04-08 19:44:30 621

原创 NLP[3] - [Word Embedding系列] : Word2vec的CBOW模型

本文介绍Word2Vec的CBOW模型

2021-04-08 13:29:56 525

原创 NLP[3] - [Word Embedding系列] : LSA(Latent Semantic Analysis)

本文介绍:LSA(Latent Semantic Analysis)

2021-04-08 10:47:09 799

原创 NLP[3] - [Word Embedding系列] : Word Embedding

本文章介绍:(2)Word Embedding

2021-04-02 21:19:03 506 1

原创 NLP[3] - [Word Embedding系列] : one-hot编码

本系列文章包括:one-hot编码

2021-04-02 17:23:03 624

原创 NLP[2] - 了解LSTM网络

了解LSTM网络(长短记忆神经网络)

2021-03-27 01:02:44 744 4

原创 NLP[1] -《基于PyTorch的自然语言处理》

新书《基于PyTorch的自然语言处理》的详细笔记!

2021-01-28 18:31:08 2266 3

原创 算法工程师岗位

入学算法工程师的岗位技能

2021-01-03 21:42:16 717 2

原创 Linux 学习总结

本博客的内容是学习Linux的笔记.

2020-12-28 17:04:38 308

原创 生物信息学【3】:相关理论方法

由于最近在做BRCA-lncRNA相关的生信课题研究,在看到相关论文中的一些模型和方法,整理一下,供自己和大家一起学习。1.生存分析: log-rank检验在什么情况下失效?2.DESeq2详细用法3.TCGA+biomarker———风险因子关联图4.ROC曲线,混淆矩阵,开集闭集等概念

2020-12-22 21:59:34 3875

原创 生物信息学【2】:相关学习资料

由于最近在做BRCA-lncRNA相关的生信课题研究,于是收藏了一些学习网站,提供给大家一起学习。 • 论文(1):Molecular subtyping reveals immune alterations in IDH wild‐type lower‐grade diffuse glioma 这是一篇免疫分子分型的肿瘤免疫论文,挺不错的。(2):Estimating the population abundance of tissue-infiltrating immune and

2020-10-15 11:10:44 316

聚类测试_31省市居民家庭消费水平-city.txt

运用K-Means进行聚类分析的数据。 通过无标签的数据,学习数据的分布或数据与数据之间的关系。 1.聚类算法定义:根据数据的“相似性”将数据分为多类的过程。 1.1可运用的算法模块:K-Means、近邻传播算法、DBSCAN算法,高斯混合模型(GMM)等。

2020-04-05

空空如也

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