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【论文速递】2025年第37周(Sep-07-13)(Robotics/Embodied AI/LLM)中文使用 googletrans 翻译，翻译不对的地方以英文为准Post-training language models (LMs) with reinforcement learning (RL) can enhance their complex reasoning capabilities without supervised fine-tuning, as demonstrated by DeepSeek-R1-Zero. However, effectively utilizing RL fo

AI核心知识61——大语言模型之Embedding （简洁且通俗易懂版）Embedding (词向量) 是大语言模型把“人类语言”翻译成“计算机能懂的数学语言” 的那个关键步骤。

【论文速递】2025年第42周(Oct-12-18)(Robotics/Embodied AI/LLM)中文使用 googletrans 翻译，翻译不对的地方以英文为准We propose QeRL, a Quantization-enhanced Reinforcement Learning framework for large language models (LLMs). While RL is essential for LLMs’ reasoning capabilities, it is resource-intensive, requiring substantial GPU memory

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阿里百炼平台使用官网添加链接描述登录模型广场中供应商选中通义千问找到通义千问-Plus 点进去找到模型code 往下滑找到查看API示例找到base_url

Linux：版本控制器Git(第一章)|历史|理解Git|相关git操作|提交冲突解决上篇文章：Linux：第一个程序--进度条|区分回车与换行|行缓冲区|进度条代码两个版本|代码测试与优化

爱笑的眼睛11

JAX 函数变换：超越传统自动微分的编程范式革命在深度学习框架林立的今天，每个新的框架都宣称自己在某些方面具有优势。然而，JAX（Just After eXecution）的出现，真正从底层改变了我们思考数值计算和机器学习的方式。与TensorFlow的静态计算图和PyTorch的动态计算图不同，JAX引入了函数变换作为其核心设计哲学，这一理念使得它能够在自动微分、并行计算和硬件加速之间建立优雅的统一。

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TensorFlow Hub：解锁预训练模型的无限可能，超越基础分类任务在人工智能快速发展的大潮中，模型开发正面临一个核心矛盾：一方面是越来越复杂的模型架构和庞大的数据需求，另一方面是快速交付的业务压力。TensorFlow Hub作为谷歌官方推出的预训练模型库，正是为解决这一矛盾而生。与简单地重复实现经典网络不同，TF Hub提供了一个经过精心策划、标准化接口的模型生态系统，让开发者能够像搭积木一样构建AI应用。

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从蓝图到执行：智能体中的“战略家思维如果说 ReAct 智能体是身手敏捷、临场应变的探险家，那么规划架构智能体就是深思熟虑、蓝图在握的总工程师。它拒绝“走一步看一步”，而是在动工前就绘制出完整的施工图纸。这种 “先谋定而后动” 的范式，为处理复杂、结构化任务提供了截然不同的解决方案。

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【AI】加入AI绘图的视频封面快速编辑器在图片或者视频目录下，我通常使用大图标或者超大图标来显示，这样看一眼就直到图片或者视频的大体内容了。但是很多视频可能没有专门的封面，我们看到的“封面”是视频的第一帧，但第一帧很有可能是黑色的或者什么warning之类的🫣，这无法直观展示这个视频的最精彩之处。

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Flask上下文API：从并发陷阱到架构原理解析在Flask的日常使用中，开发者常常将request、session、g等全局变量的直接访问视为理所当然。然而，当你的应用需要处理并发请求、实现后台任务队列或集成异步框架时，这种"理所当然"就会变成难以调试的幽灵问题。Flask上下文机制正是解决这些并发问题的关键设计，也是许多高级Flask扩展得以实现的基础。

AI核心知识60——大语言模型之NLP（简洁且通俗易懂版）自然语言处理 (Natural Language Processing，简称 NLP) 是人工智能（AI）皇冠上最璀璨的一颗明珠。

【超分辨率专题】SeedVR2 ：基于对抗训练的单步扩散视频复原（SeedVR加速版）本文将对《SeedVR2: One-Step Video Restoration via Diffusion Adversarial Post-Training》这篇文章进行解读，该文提出了SeedVR2，在SeedVR的基础上实现了加速，将多步扩散变成了单步扩散。SeedVR2的核心设计在于采用了自适应窗口注意力机制和零依赖教师模型的对抗后训练（APT）。参考资料如下：参考资料如下： [1]. 论文地址 [2]. 代码地址

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AI之模型提升本文介绍了三种提升模型性能的关键技术：权重衰减（Weight Decay）是一种防止过拟合的技术，本质是让模型的权重参数尽可能小。

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多 Agent 架构：Coordinator + Worker 模式day36:周一：多Agent架构（Coordinator + Worker 模式）但是当任务变得复杂时，单个 Agent 无法完成，需要多个 Agent 协作完成 ❌ 单 Agent 的天然瓶颈

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Agent 错误恢复与回退策略day33 Agent 错误恢复与回退策略xsun_ai_study

LLM Prompt三大框架之一：CRISPE (vs ICIO)CRISPE 是一种结构化 Prompt（提示词）框架，常用于大模型指令设计，帮助用户稳定地获得高质量、可控、相关的输出。

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超越翻转与裁剪：面向生产级AI的数据增强深度实践与多模态演进好的，遵照您的要求，以下是一篇关于AI领域数据增强工具的深度技术文章，以Markdown格式呈现，内容聚焦于前沿思路与实践。

╭⌒若隐_RowYet——大数据

AI Agent（智能体）简介智能体（AI Agents或Agents）是指能够自主感知环境、做出决策并执行行动的系统或程序。IBM：智能体是“能够通过设计其工作流和利用可用工具，代表用户或其他系统自主执行任务的系统或程序。

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思迈特软件斩获鲲鹏应用创新大赛（华南赛区） “最佳原生创新奖”近日，备受瞩目的2025年广东省信息技术应用创新产业联盟创新大赛暨鲲鹏应用创新大赛（华南赛区）决赛圆满收官。广州思迈特软件有限公司（以下简称 “思迈特软件”）组建的 “白泽・不忘初‘心’” 战队表现亮眼，在众多实力强劲的参赛队伍中脱颖而出——由赵武平担任队长，丘世通、刘佑富、朱海组成的核心团队，凭借 “思迈特白泽人工智能数据分析助手方案”（以下简称“方案”），成功斩获企业组泛政府赛道 “最佳原生创新奖”。

借助DeepSeek思考产业落地：蒸馏、小模型微调目录一、为什么蒸馏会成为行业落地的关键技术？二、为什么不能直接微调 DeepSeek-R1？（成本与数据的现实限制）