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摘要： 在AI代理系统的架构设计中，虽然多代理协作可以提升系统的整体准确性，但对话式AI的性能优化远不止于此。内存管理已成为影响系统性能的关键因素之一。 随着AI代理与用户的对话深度和长度不断增加，其内存消耗呈指数级增长。这种增长主要源于系统需要维护的多个组件，包括历史上下文存储、工具调用记录、数据库查询结 阅读全文

摘要： 随着深度学习模型规模的不断扩大，模型微调在保持性能的同时面临着计算成本和内存消耗的双重挑战。低秩适应（LoRA）技术通过引入低秩矩阵分解有效缓解了这一问题，但在实际应用中仍存在训练稳定性和参数效率方面的局限性。 SingLoRA作为一种创新的低秩适应方法，通过摒弃传统的双矩阵架构，采用单矩阵对称更新 阅读全文

摘要： 对于 Python 数据处理的初学者而言，早期的 Pandas 代码往往充斥着基础的 .head() 、 .dropna() 调用以及大量的在线搜索。然而，掌握一些核心的处理模式后，Pandas 将展现出其快速、表达力强且优雅的特性。 本文将介绍 10 个在数据处理中至关重要的 Pandas 技术模 阅读全文

摘要： 在政府AI服务部署中，一个关键的技术挑战是如何确保系统在面对超出其知识范围的查询时能够恰当地承认信息不足，而非产生误导性的回答。考虑这样一个场景：公民通过政府AI聊天机器人查询MediShield每个保单年度的最高索赔限额，系统回答为" 150,000"。但是自2025年4月起，该限额已调整至200 阅读全文

摘要： 在监督学习任务中，特别是二元分类问题的建模过程中，传统神经网络虽然在预测精度方面表现优异，但在解释模型决策过程和预测结果的合理性方面存在显著不足。为了解决这一问题，本文提出了贝叶斯状态空间神经网络（Bayesian State-Space Neural Networks, BSSNN）框架。该框架通 阅读全文

摘要： 在构建智能代理、检索增强生成（RAG）系统或大语言模型应用时，核心组件往往是通过API访问的大语言模型（LLM）。专业的服务提供商通过模型优化技术实现高效且可扩展的推理服务。 这些优化技术主要包括权重量化（W4A16、W4A8等）、键值缓存（KV Cache）、推测解码（Speculative De 阅读全文

摘要： 视觉Transformer在计算机视觉领域展现出强大的性能，但其对输入图像尺寸的严格约束限制了在实际应用中的灵活性。ViTAR（Vision Transformer with Any Resolution）通过引入模糊位置编码技术，实现了对任意分辨率图像的处理能力，为计算机视觉的实际应用开辟了新的技 阅读全文

摘要： 强化学习作为机器学习领域的重要分支，通过智能体与环境的交互来学习最优决策策略。在单智能体环境中，智能体面临的是相对静态的环境动态，而多智能体环境则引入了更为复杂的交互机制和竞争关系，这为强化学习算法的设计和评估带来了全新的挑战。 现实世界中的许多决策问题涉及多个智能体的同时参与，如游戏对战、市场竞争 阅读全文

摘要： YOLOv13（You Only Look Once v13）是2025年6月最新发布的目标检测模型，代表了当前目标检测技术的最新发展成果。该模型基于深度学习技术构建，可通过Ultralytics框架进行训练和部署。作为YOLO系列的最新版本，YOLOv13在检测精度和运行效率方面都有显著提升。本文 阅读全文

摘要： 本文详细介绍了Flow Matching这一新兴的生成建模方法，从数学理论基础出发，逐步构建完整的实现框架。与传统扩散模型通过逆向去噪过程生成数据不同，Flow Matching通过学习时间相关的速度场，建立从噪声分布到目标数据分布的直接映射路径。文章将理论推导与代码实现相结合，使用2D演示数据集验 阅读全文