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2026年4月4日

摘要: 提取阶段 建立适当上下文以进行记忆提取,系统采用两种互补的来源: 1) 从数据库检索到的对话摘要S,概括整个对话历史的语义内容,以及来自对话历史的一系列近期消息。 \({m_{t-m}, m_{t-m+1},..., m_{t-2}}\) 其中,m用于控制数量。 2) 实现了一个异步摘要生成模块,周 阅读全文
posted @ 2026-04-04 10:35 Antiqueeeee 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)

2026年2月26日

摘要: 万恶之源 今天偶然之间看到这样一个公式 \[Attention(q_t, K, V) = \sum^m_{s=1} \frac{1}{Z}exp(\frac{<q_t,k_s>}{\sqrt d_k})\cdot v_s \]突然满脑子都是问号,Attention的公式我记得:$$Attention 阅读全文
posted @ 2026-02-26 22:51 Antiqueeeee 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)

2026年2月25日

摘要: OpenCode安装 前置准备完成后,启动WSL,cd一个风水宝地开始安装OpenCode,记得用安装好的nvm选个合适的node版本。 nvm use 22 npm install -g opencode-ai 安装时会询问你是否已订购各厂商的coding套餐,本文以未订购任何plan为例演示。 阅读全文
posted @ 2026-02-25 00:01 Antiqueeeee 阅读(835) 评论(0) 推荐(0)

2026年1月27日

摘要: Windows系统上安装编程Agent往往会遇到兼容性问题,在WSL中安装Linux,并通过IDE远程连接是一个比较成熟的方案。 删除旧数据(可选) 这一步会彻底抹除当前的Linux发行版及其所有文件。 1) 打开PowerShell(管理员模式) 2) 查看已安装的发行版名称 wsl -l -v 阅读全文
posted @ 2026-01-27 22:12 Antiqueeeee 阅读(140) 评论(0) 推荐(0)

2025年12月4日

摘要: 背景 假设main分支为生产环境代码,开发任务在dev分支上实现,开发完成后合并main分支并在生产服务器上部署。此时同事反馈main上有bug,dev分支有新commit但还未完成测试,需要临时修复main分支bug。 整体思路 在main分支的基础上临时创建一个分支,修复bug并合并到main分 阅读全文
posted @ 2025-12-04 10:59 Antiqueeeee 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月12日

摘要: 背景 写Python的同僚,有Conda管理环境的习惯,偶然需要用到R相关的环境,还不想单独去下R软件,没弄明白R的第三方库的安装方式,这里提供一种较为能被人接受的解决方案,使用Mamba来安装R相关的环境。 整体思路 先创建一个仅包含Mamba的Conda环境,再创建一个项目环境,即包含Pytho 阅读全文
posted @ 2025-11-12 14:40 Antiqueeeee 阅读(36) 评论(0) 推荐(0)

2025年8月18日

摘要: 向量数据库与Milvus 向量数据库是用来缓解LLM上文长度受限、模型知识更新成本高的重要工具。将附带语义信息的非结构化数据进行向量化后存储到向量数据库中,即可在业务中可通过相似度算法从库中检索出相关数据,Milvus便是其中之一。Milvus分为Milvus Lite、Milvus Standal 阅读全文
posted @ 2025-08-18 23:30 Antiqueeeee 阅读(500) 评论(0) 推荐(0)

2025年7月13日

摘要: HumanOmniV2 阿里开源多模态推理模型HumanOmniV2,引入强制上下文总结机制、多维度奖励体系和GRPO。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2506.21277 仓库地址:GitHub:https://github.com/HumanMLLM/HumanOmniV 阅读全文
posted @ 2025-07-13 20:16 Antiqueeeee 阅读(65) 评论(0) 推荐(0)

2025年7月6日

摘要: 常见方案 基于知识图谱的问答系统有两种实现路径:语义解析和信息检索。语义解析指讲非结构化的自然语言问题映射成结构化逻辑形式,如语义图和高级查询语言,SPARQL、Cypher等。信息检索方法则是将自然语言问题和知识库中的实体和关系映射为同一低维空间中的特征向量,将人物转化为问题向量与知识图谱中对应实 阅读全文
posted @ 2025-07-06 18:03 Antiqueeeee 阅读(155) 评论(0) 推荐(0)