背景 产品经理绘制业务流程图，是梳理业务需求、明确业务逻辑、推动跨部门协作的核心工作之一。其核心是通过可视化方式，将复杂的业务场景拆解为清晰、有序的步骤，确保产品设计与实际业务目标对齐。以下是关键点解析：业务流程图的核心目的需求具象化：将抽象的业务需求转化为可落地的步骤（如“用户下单”需拆解为浏览商 ...

环境准备 硬件环境 CPU：intel四代至强及以上，AMD参考同时期产品 内存：800GB以上，内存性能越强越好，建议DDR5起步 显卡：Nvidia显卡，单卡显存至少24GB（用T4-16GB显卡实测会在加载模型过程中爆显存），nvidia compute capability至少8.0（CUD ...

从零开始解析Transformer，目标是：(1) 解析Transformer如何运作，以及为何如此运作，让新同学可以入门；(2) 力争融入一些比较新的或者有特色的论文或者理念，让老鸟也可以有所收获。 ...

DeepSeek-R1-1.5B 到 Qwen-2.5-1.5B 的模型蒸馏（Distillation） 本文重点进行DeepSeek-R1-1.5B 到 Qwen-2.5-1.5B 的模型蒸馏（Distillation），由于硬件资源有限，只能只用cpu进行模型蒸馏。 1. 蒸馏目标 1.1. 知 ...

1 啥是注意力？ 人类观察事物，能快速判断一种事物，是因为大脑能很快把注意力放在事物最具辨识度的部分从而作出判断，而非从头到尾一览无遗观察一遍才能有判断。基于这样的观察实践，产生了注意力机制（Attention Mechanism）。 想象你在人群中找一个穿红衣服的人。你不会一一检查每个人的鞋子、裤 ...

准备环境 miniconda 作用： ​虚拟环境：为每个项目创建独立的Python环境（如Python 3.10），避免全局安装导致版本冲突。 ​依赖管理：通过conda或pip精准安装AI框架（如PyTorch、LangChain），解决库版本兼容性问题。 安装： 下载地址：miniconda下载 ...

背景STAR法则的应用 STAR法则常被用作面试官评估应聘者过去工作经历和能力的一种工具，能够帮助面试官系统地了解应聘者过去的工作经历，揭示他们面临挑战时的应对策略，以及所取得的工作成果。通过这一法则，面试官能够更全面地评估应聘者的专业能力和工作态度。应聘者也可以通过STAR法则来准备面试，提前梳理 ...

1 回译增强的核心机理 1.1 跨语言语义重构原理 目前文本数据增强方面效果较好的增强方法。回译数据增强（Back-translation Augmentation）是基于神经机器翻译的文本再生技术，其核心运作流程包含三个关键阶段： 语义编码阶段：源语言文本通过NMT模型编码为中间语义表示 跨语言迁 ...

1 特征工程的意义 nlp任务中，原始文本经数值映射后形成的词向量序列，难充分表达语言深层语义特征。就需引入文本特征增强技术： 语义信息补全：突破单词语义局限，捕获词序关联特征 模型适配优化：构建符合算法输入规范的矩阵结构 评估指标提升：通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI 如电商评论 ...

1 学习咋通过培养 AI 技能，提高职场对 AI 的积极性 职场中抵触 AI 的现象确实存在。很多人并非不愿意接受变化，而是因为对 AI 存在“FUD”——即恐惧（Fear）、不确定性（Uncertainty）和疑虑（Doubt）。 要在 AI 转型时代取得成功，必须积极应对这些 FUD，并营造一种 ...

1 啥是文本张量表示？ 将一段文本使用张量表示，一般将词汇表示成向量，称作词向量，再由各个词向量按序组成矩阵形成文本表示，如： ["人生", "该", "如何", "起头"] ==> # 每个词对应矩阵中的一个向量 [[1.32, 4,32, 0,32, 5.2], [3.1, 5.43, 0.34 ...

DeepSeek 是由中国杭州深度求索公司开发的智能 AI 助手，一个基于人工智能技术构建的虚拟助手，旨在通过自然语言处理和机器学习算法来理解并回应用户的问题与请求。它可以提供多种服务，包括但不限于信息检索、数据分析、语言翻译、知识问答以及日常生活的辅助建议等。 其实，早在春节期间就了解和学习过 D ...

而Deep Research的效果类似O1的长思考是非常长的行为链，OpenAI也直接表明Deep Research是使用和O1相同的RL训练得到的。但这里比O1更难的就是数据集的设计，训练过程动态行为数据的引入和RL目标的选择。这一章我们分别介绍从两个不同角度使用RL优化Agent行为链路的方案，... ...

Code Commit（代码提交）代码提交是软件开发过程中的一个重要环节，它标志着开发者将编写的代码更改正式提交到版本控制系统中。代码提交通常伴随着提交信息（commit message），该信息用于描述此次更改的目的、内容以及可能的影响。在代码审查过程中，审查者会仔细查看这些提交信息以及对应的代码 ...

模型回顾 问题：RNN需要经过k步才能对远距离的单词进行交互，例如 这里的was是chef的谓语，二者的关系十分紧密，但是使用线性顺序分析句子会导致如果was和chef的距离较远，它们会难以交互（因为梯度问题） Self Attention 键值对注意力 (1)我们可以将注意力视为在键值存储中执行模 ...

环境配置 类别 详情 CUDA 12.4 Python 3.10 操作系统 Ubuntu 22.04 ktransformers 0.2.2rc2 硬件配置 组件 型号/规格 CPU Intel Xeon E5-2686 v4 主板 劲鲨 X99 D8i 内存 256GB 显卡 NVIDIA RTX ...

OpenManus 出自 MetaGPT 团队成员开源的通用AI智能体框架，凭借 QwQ-32B 基座模型实现了接近商用级Manus的表现。本文详解其三大核心优势：1）本地执行代码/浏览器操作的真实环境交互能力 2）基于Python的轻量化部署方案 3）与千亿参数模型媲美的任务完成度。通过CRM企业... ...

开始以下是我们使用VSCODE+TONGYI LINGMA插件实现开源项目分析，灰色字是我们提示词。我们用开源项目ThingsBorad测试。Qwen 2.5-Max 是阿里巴巴推出的一款超大规模的混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）数据规模：Qwen 2.5-Max 基于 ...

Manus重磅发布，全球首款通用AI代理技术震撼登场！本文深度解析其多签名系统架构与渐进式任务执行引擎，结合实战代码与性能测试，揭示从“回答问题”到“交付成果”的革命性突破。开发者必看，掌握人机协作新时代的核心技能！ ...

LAION-5B 提出 CLIP 得分来计算文本图像 embedding 之间的余弦相似度的筛选方法 使用 CLIP 筛选图像文本对，过滤相似度得分低于0.28的数据 DataComp 多模态数据集作为 MM-LLM 发展的关键组成部分，没有得到充分的研究关注。为了弥补这一不足，我们引入了 Data ...