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摘要： 现代信息检索系统和搜索引擎普遍采用两阶段检索架构，在人工智能应用中也被称为检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）。在初始检索阶段，系统采用高效的检索方法，包括词汇检索算法（如BM25）或密集嵌入检索器（基于近似最近邻算法），为给定查询获取初始候选文档或 阅读全文

摘要： NVIDIA 在2025年GTC大会上宣布了一项具有里程碑意义的技术更新：CUDA并行计算平台正式支持原生Python编程。这一突破性进展将消除Python开发者进入GPU加速计算领域的主要技术壁垒，无需再依赖C/C++语言作为中介。 此次更新意味着数千万Python开发者现在可以直接使用熟悉的语言 阅读全文

摘要： NVIDIA 在2025年GTC大会上宣布了一项具有里程碑意义的技术更新：CUDA并行计算平台正式支持原生Python编程。这一突破性进展将消除Python开发者进入GPU加速计算领域的主要技术壁垒，无需再依赖C/C++语言作为中介。 此次更新意味着数千万Python开发者现在可以直接使用熟悉的语言 阅读全文

摘要： 传统RAG系统在处理纯文本应用场景中已展现出显著效果，然而现实世界的信息载体往往呈现多模态特征。文档中普遍包含图像、表格、图表等承载关键信息的视觉元素，这些多模态内容的有效处理正是多模态RAG系统的核心价值所在。 多模态RAG最优方案选择 经过系统性研究和实验验证，我们将介绍一个在RAG系统中处理多 阅读全文

摘要： 时间序列动量策略（Time-Series Momentum, TSMOM）作为量化交易领域中最为持久且被深入研究的策略类型之一，其核心理念相对简明：对于显示上升趋势的资产建立多头头寸，对于呈现下降趋势的资产建立空头头寸。尽管历史数据表明此类策略具有盈利性，但传统TSMOM策略存在一个显著缺陷：风险敞 阅读全文

摘要： 记忆机制是多智能体系统架构中的核心组成部分，它从根本上改变了我们设计和构建智能体系统的方式。一个典型的技术挑战是上下文窗口的限制。当达到上下文窗口的容量限制时，系统需要执行压缩和总结操作来处理先前的对话内容，随后启动新的上下文窗口，这个过程会循环重复。 这种处理方式在某种程度上与人类记忆的工作机制存 阅读全文

摘要： 该研究对大型多模态推理模型（Large Multimodal Reasoning Models, LMRMs）的技术发展进行了系统性梳理与分析。研究综述了该领域从早期模块化、感知驱动架构向统一、语言中心框架的演变历程，并提出了原生大型多模态推理模型（Native LMRMs, N-LMRMs）的前沿 阅读全文

摘要： Python 长期以来凭借其语法简洁性、灵活架构和强大功能生态，成为众多开发领域的核心语言。随着 Python 3.14 版本的正式发布，该语言进一步提升了其核心能力。对于后端开发工程师、数据科学研究人员以及编程爱好者而言，这一版本引入了多项值得深入研究的技术改进。本文将深入分析 Python 3. 阅读全文

摘要： 金融数据分析面临实时处理、高频采集和非结构化特性的多重挑战。传统的使用自组织映射(SOM)进行异常检测存在几个关键性局限： 概念漂移现象：随着宏观经济环境变化导致的数据分布转变，模型预测结果往往迅速过时。 解释性不足：黑箱模型特性导致风险分析师和合规人员难以准确理解异常标记的原因。 以自动编码器为例 阅读全文

摘要： 爱因斯坦求和约定基础 我们从一个经典案例入手：矩阵乘法。在线性代数中，两个矩阵A和B相乘的标准定义是计算A中每一行与B中每一列的点积。图形化表示如下： 图1：标准矩阵乘法示意图。 注意观察，对于结果矩阵C中的每个元素，我们取A的第i行和B的第k列对应位置的元素相乘，然后对索引j求和。 这种元素级乘法 阅读全文