机器学习

Figo《量子几何学：从希尔伯特空间到全息时空的统一理论体系》(二）作者：Figo Cheung ＆ Figo AI team《道德经》云："道生一，一生二，二生三，三生万物。“若以量子几何学之眼观之，此"道"恰如量子真空之几何本源。量子真空非空，而是蕴含无限潜能之"关系母体”，其几何结构远超经典直觉。量子真空的几何特征：首先，零点能的几何涨落。量子真空中的零点能涨落并非随机扰动，而是具有特定几何结构的量子场激发。卡西米尔效应表明，边界几何条件会改变真空能密度，这证明了真空几何的实在性。数学表述上，真空态|0⟩可以视为希尔伯特空间中的基态向量，但其几何内涵远比经典基

车载摄像头核心知识点结构化总结车载摄像头是自动驾驶最核心、不可替代的感知传感器，当前所有主流自动驾驶方案均无去摄像头的设计，仅存在去激光雷达/毫米波雷达的方案。

人工智能智能体研究综述：从理论架构到前沿应用人工智能领域正经历着从"工具型AI"向"自主型智能体"(Autonomous Agent)的深刻范式转变。传统的AI系统主要作为被动响应的工具，根据用户输入生成相应输出；而AI Agent则展现出前所未有的自主性——它们能够感知环境、制定目标、规划行动、使用工具，并在复杂动态环境中持续学习与适应。这一转变标志着人工智能从"弱人工智能"向更具通用性的智能形态演进的关键一步。

编程小白_澄映

机器学习——支持向量机支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。它的核心思想是在特征空间中寻找一个最优超平面，将不同类别的数据分开，并且使得分类间隔（margin）最大化。

编程小白_澄映

机器学习——特征工程特征工程：将原始数据转换为可以更好地表示问题的特征形式，帮助模型更好地理解和学习数据中的规律特征选择：从原始特征中挑选出与目标变量关系最密切的特征，剔除冗余、无关或噪声特征

AI音乐技术及应用生态！AI音乐正以前所未有的速度重塑着音乐的创作、体验与产业形态。下面这张图可以帮你快速了解AI音乐的技术栈和核心应用生态。

可验证奖励强化学习（RLVR）：如何让大模型更可靠？大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的发展正在经历一场深刻的范式转变。自GPT系列问世以来，研究者们在预训练阶段投入了大量计算资源，通过扩大模型参数规模和训练数据量来提升模型能力。然而，随着边际收益递减规律的显现，单纯依靠"更大模型+更多数据"的路径已难以持续[1]。

mimic-video：机器人控制的可泛化视频-动作模型，超越VLA模型25年12月来自mimic robotics公司、微软苏黎世、ETH和加州Berkeley分校的论文“mimic-video: Video-Action Models for Generalizable Robot Control Beyond VLAs”。

2.1 PaLM 及其变体（PaLM / PaLM 2）PaLM（Pathways Language Model）是 Google 提出的 Decoder-only Transformer 大规模语言模型工作之一。它的核心并不在于“换了一个全新的架构”，而是通过一组看似朴素但系统性的结构与训练配方改动，让模型在可扩展性、训练稳定性、吞吐效率上更适合继续做大规模 scaling。

云同步功能概述！云同步是指通过网络，将本地设备（如手机、电脑、平板）上的数据（如文件、设置、记录）自动与远程服务器（即“云端”）保持一致的过程。当你在任一设备上修改数据，更改会被上传到云端，并自动分发到你所有关联的设备上。

4.1 LLaMA 系列：从 LLaMA-1 到 LLaMA-3本节围绕 LLaMA 系列的三条主线展开：（1）基础架构与训练配方的关键选择；（2）从 LLaMA-2 开始成体系的后训练（SFT / 拒绝采样 / RLHF / DPO）；（3）面向代码与长上下文的扩展（Code Llama、LLaMA-3/3.1）。讨论默认以论文与技术报告中的描述为准，并配合必要的直观案例帮助理解。

陈天伟教授

人工智能应用- 材料微观：07.SliceGAN 模型图 : 对三维结构进行二维切片SliceGAN 的工作原理与 GAN 类似。生成器负责生成材料的三维结构，而判别器则判断这些生成的三维结构是否合理。然而，SliceGAN 面临的一个关键问题是：我们通常并没有材料的三维结构数据，那么如何在训练样本缺失的情况下进行有效训练呢？

指令模型 vs 推理模型：如何为你的任务选对AI大脑？导读：OpenAI的o1系列、DeepSeek-R1等“推理模型”横空出世，它们与传统的GPT-4o、Claude等“指令模型”有何本质区别？为什么推理模型思考更深入，但延迟和成本也更高？在日常开发中，究竟该选哪种模型？本文从训练目标、思维链机制、性能成本对比等维度，帮你彻底搞懂两类模型的差异，并给出清晰的选择指南，避免“杀鸡用牛刀”的成本陷阱。

3.1 GPT 系列：Generative Pre-Training（从 GPT-1 到 GPT-3）GPT 系列的主线非常清晰：用自回归语言建模（Language Modeling）作为通用学习目标，先在大规模文本上做生成式预训练（Generative Pre-Training），再通过不同方式把能力迁移到下游任务上。从 GPT-1 的“预训练 + 有监督微调”，到 GPT-2 的“预训练 + zero-shot 多任务”，再到 GPT-3 的“预训练 + few-shot / in-context learning”，迁移方式逐步从“参数更新”走向“仅提示（prompt）驱动”。

大模型应用：从手动调参到智能寻优：PSO 驱动的大模型参数自动化优化.94大模型调参是当前 AI 工程化落地的核心痛点之一，推理参数（如 batch_size、max_new_tokens）、向量库配置（如分段大小、检索阈值）、生成参数（如温度系数、top_p）等，每一个参数的微调都可能显著影响模型效果与性能。传统的人工调参依赖经验、效率低下且难以找到全局最优解，而将粒子群优化（PSO）与大模型结合，把调参过程转化为 “自动化寻优工程”，既能发挥PSO群体智能的全局搜索优势，又能借助大模型的效果评估能力，实现参数配置的智能、高效、全局最优。今天我们结合大模型参数调优，由浅入深完

基于实时数据的卡钻风险计算方法该预警方法适用于所有井型及各类作业，包括钻井、起下钻、划眼等作业。其融合了两种分析类型：（1）通过水力学、扭矩和摩阻（T&D）软件，分析实时数据相对于实时模型预测值的偏差；

大模型采样策略终极指南：Top-k、Top-p与结构化输出最佳实践导读：调整大模型输出时，除了温度参数，还有两个更精密的控制旋钮——Top-k和Top-p（核采样）。它们决定模型从哪些候选词中“挑选”下一个词，直接影响输出的质量、多样性和可靠性。本文将深入解析这两种采样策略的原理、优劣，并给出生产环境中的最佳实践组合，包括如何确保JSON等结构化输出的准确性。

DPO微调1.基本原理直接利用“优选回答 vs. 次优回答”的成对偏好数据，对策略模型进行对数概率差分优化。2.代码实现

天使Di María

脑电大模型系列——第二弹：BrainBERTPaper: BrainBERT: Self-Supervised Representation Learning for Intracranial Recordings