机器学习

从零构建智能体：深入理解 ReAct Plan Solve Reflection 三大经典范式摘要：通过亲手"造轮子"，我们不仅掌握了 ReAct、Plan-and-Solve 和 Reflection 的核心原理，更深刻理解了它们各自的适用场景和工程挑战。本文包含完整代码实现和调试经验分享，适合对 Agent 开发感兴趣的开发者阅读。

AI应用实战 | RE

012、检索器（Retrievers）核心：从向量库中智能查找信息昨天深夜调试一个RAG应用，用户反馈“回答总偏离主题”。跟踪日志发现，检索器返回的前三条结果里，有两条压根不相关。这让我重新审视向量检索——看似简单的similarity_search背后，藏着不少门道。

MCP协议的深度分析与应用示例Anthropic于2024年发布的Model Context Protocol(MCP)是目前LLM和Agent工具的基础。

守护进程和僵尸进程这是操作系统中两个完全不同的概念，一个是有意设计的特殊进程类型，另一个是进程结束后的临时状态。守护进程是运行在后台、不与终端交互、持续提供服务的进程。

Frank学习路上

【AI技能】跟着费曼学自动驾驶😏★,°:.☆(￣▽￣)/$:.°★ 😏 探智求真，学以致用。欢迎来到我的博客，一起学习，共同进步。喜欢的朋友可以关注一下，下次更新不迷路🥞

克里斯蒂亚诺·罗纳尔达

智能体学习16——学习与适应（Learning-and-Adaptation）-深入解读LLM 学会了"说话"，但说的内容不一定符合人类期望。对齐就是让模型"说人话、办人事"。直觉：想象你在调水温，PPO 说"每次只能转一点点，别一下从冷水转到开水"。ε 就是"每次最多转多少"的限制。

call me by ur name

ERNIE 5.0 Technical Report论文解读本报告介绍ERNIE 5.0——一款原生自回归基座模型，专为文本、图像、视频与音频的统一多模态理解与生成而设计。模型基于超稀疏混合专家（MoE）架构与模态无关专家路由机制，所有模态以统一的下一组令牌预测目标从零开始联合训练。

《计算机辅助设计与图形学学报》分析评介！《计算机辅助设计与图形学学报》是中国计算机辅助设计和计算机图形学领域第一个公开出版的学术期刊，创刊于1989年，经过36年的发展已成为国内CAD&CG领域的权威学术平台。

003、轻量化改进（一）：网络剪枝原理与实战上周在客户现场调试YOLO模型，设备是某国产边缘计算盒子，算力只有2TOPS。原本在服务器上跑得飞快的YOLOv8n，移植上去直接卡成幻灯片——帧率不到3FPS。客户经理在旁边站着，现场安静得能听见散热风扇的哀嚎。

极光代码工作室

基于NLP的智能客服系统设计与实现随着人工智能技术的快速发展与企业数字化转型的深入推进，传统人工客服面临响应延迟高、服务成本大、知识覆盖不全、7×24小时服务能力弱等瓶颈。自然语言处理（NLP）作为AI落地的关键使能技术，为构建高效、可扩展、拟人化的智能客服系统提供了坚实基础。本文围绕“基于NLP的智能客服系统”开展设计与实现研究，融合规则匹配、语义相似度计算与预训练语言模型（BERT+BiLSTM-CRF）三阶段混合架构，构建具备意图识别、实体抽取、多轮对话管理及FAQ精准检索能力的端到端客服系统。系统采用前后端分离架构，后端基于Fla

021.损失函数深度解读：YOLO的定位、置信度、分类损失计算上周调一个YOLOv5的工业检测模型，发现个怪现象：模型在测试集上mAP不错，但产线上偶尔会漏掉一些明显的大目标。可视化训练过程发现，定位损失（box loss）早早就收敛到0.03左右，看起来挺美。但用TensorBoard把三个损失分量拆开看，才发现置信度损失（obj loss）在训练中期就开始震荡，到后期几乎不降了。

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walk_these_ways项目学习记录第九篇（通过行为多样性 (MoB) 实现地形泛化）--学习算法这一篇我们把视角从环境切到训练系统本身，主读这三份代码：如果说环境解决的是“动作进去以后物理世界发生什么”，那么这套训练代码解决的就是：

多模大模型应用实战：智能问答系统开发多模大模型应用实战：智能问答系统开发一、智能问答系统到底是什么？二、智能问答系统的核心架构三、 RAG：让大模型“有据可依” 四、高质量问答系统的关键点五、从Demo到产品：那些容易被忽略的坑

V搜xhliang0246

基于¹⁸F-FDG PET/CT的深度学习-影像组学-临床模型预测非小细胞肺癌脉管侵犯的价值基于¹⁸F-FDG PET/CT的深度学习-影像组学-临床模型预测非小细胞肺癌脉管侵犯的价值摘要脉管侵犯（Lymphovascular Invasion, LVI）是非小细胞肺癌（NSCLC）术后复发和不良预后的独立危险因素，术前准确评估LVI状态对于手术方案制定和辅助治疗决策具有重要临床意义。¹⁸F-FDG PET/CT作为融合代谢与解剖信息的多功能影像技术，为LVI的无创预测提供了独特的影像学生物标志物平台。本文系统阐述基于PET/CT的深度学习-影像组学-临床多维度融合模型预测NSCLC脉管侵犯

AI医影跨模态组学

Cell Rep Med 复旦大学附属肿瘤医院邵志敏教授、肖毅等团队：基于机器学习的多模态整合促进HR+/HER2−乳腺癌的风险分层01文献学习今天分享的文献是由复旦大学附属肿瘤医院邵志敏教授、肖毅等团队于2025年2月在《Cell Reports Medicine》（中科院1区top，IF=10.6）上发表的研究”Multimodal integration using a machine learning approach facilitates risk stratification in HR+/HER2- breast cancer“即基于机器学习的多模态整合促进HR+/HER2−乳腺癌的风险分层，该研究构建了一个名为CIM

21天机器学习核心算法学习计划（量化方向）每天4小时，总计3周（21天），每天分为：目标是：21天后，能够独立用主流机器学习算法构建量化预测模型，并理解每种算法在金融场景中的适用边界。

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高精度气象：极端天气一来，零售最先出问题的不是客流，而是补货体系和损失控制这是2026年开年以来，很多零售老板最扎心的写照。刚刚过去的一季度，从席卷美国22个州的冬季风暴到国内持续的低温雨雪，极端天气不再是“新闻头条”，而是变成了经营报表里的负数。

向量相似性搜索详解：Flat Index、IVF 与 HNSW要理解向量搜索先要弄清楚为什么需要向量数据库，关系型数据库处理结构化数据得心应手。所谓结构化数据就是那些具有固定列的表格数据，比如说：姓名、年龄、薪资、日期。这类数据精确匹配查询很简单："Age > 25"或"Name = Subham"就能拿到想要的结果。

通俗易懂讲透随机梯度下降法（SGD）本文用大白话+下山比喻+公式拆解+完整代码+可视化，把随机梯度下降（SGD）从原理、流程、优缺点到实战讲得明明白白，适合机器学习入门、面试复习、课程笔记。

Day 1：机器学习基础与评估指标定义：机器学习是让计算机从数据中学习规律，而不需要显式编程每个规则。三种主要类型：回归（Regression）：预测连续值