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RSS订阅原创 文章推荐：Memory in the Age of AI Agents: A Survey（智能体记忆系统综述）
在大语言模型（LLM）向通用人工智能（AGI）演进的浪潮中，记忆已成为智能体的核心能力支柱——它支撑着长程推理、持续适应复杂环境，更是实现个性化交互与终身学习的关键。智能体记忆并非简单的信息缓存，而是使静态LLM转化为自适应智能体的关键桥梁。这篇综述带给我们的不仅是知识梳理，更揭示了智能体设计的核心逻辑：记忆应被视为智能体设计的"一等公民"，而非附加组件。从应用场景来看，个性化聊天机器人、推荐系统、社交模拟、金融调查等领域，都迫切需要具备主动记忆管理能力的智能体，而非"健忘"的单次交互模型。
2025-12-24 16:08:33
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原创 AI服务架构图
数据层：作为核心支撑底座，整合托育领域政策文件、技能标准、科学养育指南、机构证照信息等海量资源，同时收集网站论坛等热点信息，为 AI 模型训练与应用提供坚实的数据基础和理论依据；处理层：聚焦数据质量把控与价值挖掘，通过数据治理、关键词提取、实体识别等系列处理流程，有效降低模型幻觉风险，持续提升数据可信度与可用性，进而保障模型回复的精准性，筑牢用户对 AI 服务的信任基石；模型层。
2025-12-04 14:44:03
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原创 微调bge嵌入模型（一）构建问答对
在大模型落地企业服务的浪潮中，知识库问答（RAG）已成为最核心的应用场景之一 —— 无论是内部文档检索、客户服务智能应答，还是垂直领域知识查询，都离不开 “文本嵌入→向量检索→上下文生成” 的核心链路。而嵌入模型作为整个链路的 “地基”，其性能直接决定了检索精度与最终回答质量。BGE（BAAI General Embedding）作为中文场景下表现突出的开源嵌入模型，凭借优异的通用性和易用性，成为众多开发者的首选。
2025-12-01 15:47:59
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原创 dify查询接口响应到默认的图表渲染
之后走两条线，一条线流式响应返回数据分析的回复，另一条线走图表生成线，负责生成合适的图表。由于ECharts图表生成插件，支持生成的图表有柱状图，线形图，饼图，那么我们可以设置一个问题分类，然后对于数据分类的结果再做模型数据的抽取。在工作流中新建接收http请求的节点，用以接收http请求体数据。实现的效果：可以根据请求体自定义生成合适的图表数据。数据输入：来自于http请求体的数据。插件：ECharts图表生成插件。
2025-11-29 14:48:57
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原创 视频算法流程俗讲
在安防监控、自动驾驶等主流智能场景中，视频算法是核心技术支撑 —— 它看似高深莫测，实则始终遵循 “输入 - 处理 - 输出” 的通用底层逻辑。结合实际项目落地经验，本文将用通俗化表达拆解视频算法的完整流程：避开复杂公式推导，聚焦 “每一步做什么、核心解决什么问题”，既适合技术入门者快速建立认知，也能帮非技术背景的同学直观理解算法逻辑。数据逻辑：可类比为程序中预设的 “if-else” 规则链 —— 是基于业务需求在代码中固化的确定性流程，逻辑清晰、可直接追溯；
2025-11-23 20:53:38
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原创 PETALface代码解读与人脸识别
PETALface 以 “参数高效迁移学习” 为核心，通过 backbones/lora_layers.py 实现 LoRA 模块，结合 train_iqa.py 中的图像质量加权策略，在低分辨率数据集上微调时仅更新少量参数，避免灾难性遗忘。数据集处理、模型训练、多场景验证的模块化设计，使其能高效支持高低分辨率人脸识别任务的研究与部署。参数名作用示例值--network骨干网络类型（需带IQA）--use_lora是否启用LoRA微调TrueLoRA低秩矩阵的秩8预训练模型路径--iqa。
2025-11-17 10:31:47
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原创 编写swinIR超分推理脚本
权重文件需要保存在model_zoo/swinir文件夹之下。然后进行环境配置，以下是我的环境清单。最后就是各个子模块的拼接。
2025-11-10 10:34:54
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原创 突破模糊人脸识别难题！PETALface：让监控里的模糊人脸 “无所遁形”
你有没有过这样的经历？小区监控拍到可疑人员，但人脸模糊得像打了马赛克，技术人员折腾半天也没法精准识别；或者用身份证上的清晰照片比对监控里的低分辨率人脸，系统却频频 “认错人”—— 这不是技术人员不努力，而是低分辨率人脸识别一直是行业里的 “老大难” 问题。不过最近，WACV 2025 会议上发布的PETALface 模型，给这个难题带来了堪称 “教科书级” 的解决方案。
2025-10-31 10:52:59
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空空如也
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