向着朝阳 - 博客园

2025年12月29日

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 向着朝阳阅读(49) 评论(0) 推荐(0)

72B参数在Transformer架构上是什么意思

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 向着朝阳阅读(39) 评论(0) 推荐(0)

2025年12月27日

二手回收演讲话术

摘要：目录AI覆盖二手再生生命周期外观成色判断功能检测汇总开场 / 引入痛点1️⃣ 现状与痛点2️⃣ AI 解决方案（功能检测 AI）3️⃣ 商业价值4️⃣ 总结与落地检测-维修-定价决策联动现实中的断点 AI覆盖二手再生生命周期接下来我会以更专业的行业视角、更聚焦业务价值的表达来呈现这段内容：各位同阅读全文

posted @ 2025-12-27 19:39 向着朝阳阅读(36) 评论(0) 推荐(0)

二手回收一些业务概念

摘要：目录批次级别质量检测1️⃣ 背景2️⃣ 批次级别质量检测的概念3️⃣ 应用价值4️⃣ 简单理解合理的风险区间报价1️⃣ 背景问题2️⃣ 风险区间报价的本质3️⃣ AI 做的事情✅ 关键价值拆件操作一、业务定义（不是维修的延伸）二、什么时候会进入拆件路径（典型触发条件）三、拆件操作具体在做什么（实际作阅读全文

posted @ 2025-12-27 16:46 向着朝阳阅读(29) 评论(0) 推荐(0)

二手回收-路径选择决策毛利最大化，用规则不行吗？为什么要用AI

摘要：目录一、规则方法的局限二、AI带来的核心优势三、简单示例对比用规则用 AI四、结论完全可以理解你的疑问：既然最终目标是毛利最大化，为什么不直接用“规则”就够了，而非引入 AI？答案在于业务复杂性和动态性。我们可以分几个层面分析：一、规则方法的局限规则维护成本高、易出错假设你写一个规则：“外观阅读全文

posted @ 2025-12-27 16:07 向着朝阳阅读(20) 评论(0) 推荐(0)

二手回收-功能检测汇总（Functional Grading）使用模型

摘要：目录1️⃣ 分类模型（设备操作决策：直售 / 维修 / 拆件）2️⃣ 回归模型（ROI预测：维修成本、毛利、周转天数）3️⃣ 异常检测模型（识别工位/批次异常、假性故障）✅ 最终推荐组合（工业落地版本）明白，你希望我帮你针对每个任务选出最适合、工业可落地的模型，避免列出太多候选，让实施更明确。下面阅读全文

posted @ 2025-12-27 14:57 向着朝阳阅读(17) 评论(0) 推荐(0)

功能检测汇总 vs 检测 → 维修 → 定价

摘要：目录一、功能检测汇总 vs 检测 → 维修 → 定价的决策联动二、可以这样理解两者关系三、举例对比你问得非常关键，这两块确实有表面上的重叠，但本质上是两层不同的价值链，我帮你拆开理清楚。一、功能检测汇总 vs 检测 → 维修 → 定价的决策联动维度功能检测汇总（Functional Grad 阅读全文

posted @ 2025-12-27 14:36 向着朝阳阅读(14) 评论(0) 推荐(0)

二手回收 -置信度 confidence优化

摘要：目录一、为什么可以直接作为置信度二、软性警告：Softmax 概率 ≠ 真实置信度三、如何提升置信度可用性（Phase 1 可行方法）四、实践建议（Phase 1）结合局部瑕疵数量和密度评分（综合评分）一、核心思路二、技术实现步骤（结合局部瑕疵特征）三、总结将各局部瑕疵转成统一评分（0–1 或 0– 阅读全文

posted @ 2025-12-27 10:45 向着朝阳阅读(40) 评论(0) 推荐(0)

二手回收 - 分类- 非功能性指标

摘要：目录一、视觉成色 AI 非功能性指标二、检测结果结构化指标三、分级一致性监控指标四、总结简化版本Phase 1 最关键非功能指标（可汇报 CEO）汇报思路建议针对 Phase 1（视觉成色 AI + 检测结构化 + 分级一致性监控），非功能性需求（Non-Functional Requiremen 阅读全文

posted @ 2025-12-27 10:29 向着朝阳阅读(13) 评论(0) 推荐(0)

落地二手回收分类的人力和时间计划

摘要：目录一、总体前提二、阶段划分与团队配置Phase 1（3–6 个月）核心任务推荐团队配置时间预估Phase 2（3–4 个月）核心任务推荐团队配置时间预估Phase 3（3–5 个月）核心任务推荐团队配置时间预估三、总体建议好，我们针对从0到1搭建二手手机/再生电子视觉 AI + 决策系统的小团阅读全文

posted @ 2025-12-27 10:09 向着朝阳阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

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