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摘要： 长期以来Scikit-Learn 一直作为表格数据机器学习的主流框架，它提供了丰富的算法、预处理工具和模型评估功能。尽管 Scikit-Learn 功能完备，但随着技术的发展，新兴框架 PyTabKit 正逐渐崭露头角。该框架专为表格数据的分类和回归任务设计，集成了 RealMLP 等先进技术以及优 阅读全文

摘要： 本文深入剖析SecMulti-RAG框架，该框架通过集成内部文档库、预构建专家知识以及受控外部大语言模型，并结合保密性过滤机制，为企业提供了一种平衡信息准确性、完整性与数据安全性的RAG解决方案，同时有效控制部署成本。 企业环境中AI助手的机遇与挑战 企业级AI助手的潜力正在迅速显现——一种能够无缝 阅读全文

摘要： 知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为表示不同实体间复杂关系的有效工具，已得到广泛应用。通过将信息编码为节点（实体）和边（关系），知识图谱简化了关联信息的追踪与分析。用于多模态学习的知识图谱（Knowledge Graphs for Multimodal Learning, KG4M 阅读全文

摘要： 尽管优化预训练数据混合对大型语言模型(LLM)的性能有显著影响，但确定最优数据配比仍然是一个亟待解决的挑战。为应对这一问题，英伟达提出了一种名为CLIMB(CLustering-based Iterative data Mixture Bootstrapping)的自动化框架，该框架能够在预训练环境 阅读全文

摘要： PyTorch作为深度学习研究与工程领域的主流框架，拥有强大的性能潜力，但许多高级性能特性往往隐藏在文档深处，未被充分利用。本文基于对多种模型架构、不同PyTorch版本和容器环境的实证测试，系统总结了PyTorch性能调优的关键技术，旨在帮助开发者构建高效、可扩展的深度学习应用。 https:// 阅读全文

摘要： SmolVLM是专为资源受限设备设计的一系列小型高效多模态模型。尽管模型规模较小，但通过精心设计的架构和训练策略，SmolVLM在图像和视频处理任务上均表现出接近大型模型的性能水平，为实时、设备端应用提供了强大的视觉理解能力。 SmolVLM架构设计 该研究系统性地探索了小型多模态模型的设计选择与权 阅读全文

摘要： 近期发布的LLaMA 4模型引入了混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构，旨在提升模型效率和性能。尽管社区对LLaMA 4的实际表现存在一些讨论，但MoE作为一种重要的模型设计范式，继Mistral等模型之后再次受到关注。所以我们将使用Pytorch逐步从零开始实现一个简化版 阅读全文

摘要： ReSearch是一种创新性框架，通过强化学习技术训练大语言模型执行"推理搜索"，无需依赖推理步骤的监督数据。该方法将搜索操作视为推理链的有机组成部分，其中搜索的时机与方式由基于文本的推理过程决定，而搜索结果进一步引导后续推理。研究分析表明，ReSearch在强化学习训练过程中自然地形成了高级推理能 阅读全文

摘要： 随着人工智能生态系统的迅速演进，模型与工具之间的无缝通信已成为技术发展的关键环节。在这一背景下，模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）服务器正日益凸显其战略价值。这些服务器作为连接AI与现实世界的技术桥梁，实现了人工智能模型与现实应用程序、API接口、数据库及自动化工 阅读全文

摘要： 随着大型语言模型(LLMs)的快速发展，高质量数据供给已成为智能系统的关键基础架构。为使人工智能系统能够生成有实际价值的分析结果，它需要获取及时、结构化且相关性高的数据源。如Crawl4AI这类工具正在革新数据获取与传递机制，使大语言模型能够动态接入多样化数据源，而无需受限于固定API接口的约束。 阅读全文