摘要：
目录一、这一章节在讲什么问题二、核心观点总结（一句话版）三、关键思想拆解（读书笔记要点）1️⃣ 高层表达是为了“隐藏不必要的细节”2️⃣ 自顶向下设计为什么能减少 bug（四个层面）（1）结构清晰 → 需求和职责更准确（2）模块划分 + 独立性 → 避免系统级 bug（3）细节隐藏 → 更容易发现结 阅读全文
posted @ 2025-12-31 09:35
向着朝阳
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摘要：
目录意图识别缓存 Key 设计方案一、整体架构二、缓存 Key 设计2.1 精确匹配缓存 Key（归一化后）2.2 向量相似度缓存 Key（语义匹配）方案 A: 使用 Redis Stack Vector Search（推荐）方案 B: 使用 Milvus（高并发场景）2.3 辅助缓存 Key2.3 阅读全文
posted @ 2025-12-30 10:57
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摘要：
目录一、Transformer 系列模型二、生成式 / Diffusion 模型三、图像/视觉 Transformer 模型四、强化学习 / RLHF 模型五、总结 除了 大语言模型 和 Diffusion（扩散）模型，LoRA（Low-Rank Adaptation）微调在其他类型的深度学习模型里 阅读全文
posted @ 2025-12-30 09:53
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摘要：
目录公开对话明确禁止的用法合成数据：三类数据 数据标注的特点一、一个总原则（必须记住）二、但三类数据的「标注深度」不同（这是关键）① 自有真实对话 + 标注（最深）② 公开对话（intent-only）（刻意变浅）③ 合成数据（规则生成）（结构完整，但来源不同）三、为什么不能三类数据都“同样标全”如 阅读全文
posted @ 2025-12-30 09:01
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摘要：
目录YOLO结构绿线检测一、先给一个总原则（非常重要）二、标准工位 → 规则 + CV1️⃣ 场景特征2️⃣ 为什么不用深度学习？3️⃣ 为什么规则 + CV 是最优解三、非标拍摄 → YOLO + CNN1️⃣ 场景特征2️⃣ 为什么规则会失效？3️⃣ 为什么选 YOLO + CNN4️⃣ 为什么 阅读全文
posted @ 2025-12-30 07:06
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摘要：
目录1. 标注时如何处理上下文方法一：直接在样本中包含历史对话方法二：将上下文信息提取为结构化特征2. 数据准备建议✅ 总结 完全正确。在电商客服这种多轮对话场景下，有些意图 不能单凭当前用户一句话就判断，必须结合历史聊天记录。比如： 用户：“那我要换 X9 的颜色。” 单独看这句话可能无法明确是 阅读全文
posted @ 2025-12-29 21:18
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摘要：
目录一、什么叫“参数”，什么叫“超参数”1. 模型参数（Parameters）2. 超参数（Hyperparameters）2️⃣ 关键参数详解一、主要作用层与对应 LoRA 参数二、主要 LoRA 参数及设置建议三、调参策略（针对主要应用场景）四、注意事项target model选择一、选择策略1 阅读全文
posted @ 2025-12-29 21:13
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摘要：
目录一、直观理解二、为什么会过拟合三、过拟合的表现四、防止过拟合的方法五、和智能销售助手/LoRA微调的关系六、一句话总结 过拟合（Overfitting）是机器学习和深度学习中最常见的问题之一。简单理解，就是模型“学得太好了”，但学得的是训练数据的噪声和偶然性，而不是数据的真实规律，导致在新数据上 阅读全文
posted @ 2025-12-29 20:19
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摘要：
目录一、直接结论（精确定义）二、训练过程里 A、B 是如何“逐步变得有意义”的？1️⃣ 训练起点（step = 0）2️⃣ 初期训练（只学 B）3️⃣ 中后期训练（A、B 协同）三、为什么说这是“样本数据驱动”的？四、训练完成后，A、B 到底“存的是什么信息”？（不是记忆样本）五、和业务系统再对一次 阅读全文
posted @ 2025-12-29 17:31
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摘要：
目录一、先给结论（精确定义）二、参数量统计的构成拆解1. Embedding 层（词表 × 隐藏维度）2. Attention 层（真正的大头之一）3. FFN（Feed Forward Network，最大头）4. Bias、LayerNorm 等三、所以“点积”这个说法哪里容易误解？❌ 不准确的 阅读全文
posted @ 2025-12-29 16:42
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