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九章云极AladdinEdu

超参数自动化调优指南：Optuna vs. Ray Tune 对比评测在深度学习和机器学习的实践过程中，超参数调优一直是一个既关键又耗时的环节。传统的"手动炼丹"方式不仅效率低下，而且严重依赖经验和个人直觉。随着自动化超参数优化（Hyperparameter Optimization, HPO）工具的发展，我们现在可以更智能、更高效地找到最佳超参数配置。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-09-13)生成于：2025-09-13共发现热门项目：18 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜项目呈现三大技术热点：AI开发工具化（如GenKit、ROMA多智能体框架）、高效开发与集成（如n8n工作流、TypeScript框架Ripple）以及基础设施优化（如向量数据库Milvus、实时通信LiveKit）。趋势显示，AI应用开发正加速标准化和低代码化，开发工具更注重端到端体验与跨平台能力，同时云原生和实时协作技术持续演进，凸显行业对效率、可观测性和规模化落地的强需求。

如何在Anaconda中配置你的CUDA & Pytorch & cuNN环境（2025最新教程）目录一、简介二、下载CUDA三、下载Pytorch-GPU版本四、下载CUDNN五、总结六、测试代码啥是Anaconda?啥是CUDA?啥是CUDNN？它们和Pytorch、GPU之间有啥关系?

AI热点周报（9.7~9.13）：阿里Qwen3-Next震撼发布、Claude 增强记忆与服务抖动、OpenAI 聚焦模型规范化...名人说：博观而约取，厚积而薄发。——苏轼《稼说送张琥》创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）

@鱼香肉丝没有鱼

分布式推理与量化部署定义 : 将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程，使模型能够接收输入并返回预测结果。为了满足性能和效率的需求，常常需要对模型进行优化，例如模型压缩和硬件加速。

程序员鱼皮

AI 应用开发，不就是调个接口么？大家好，我是程序员鱼皮。由于 AI 的流行，很多公司开始搞起了 AI 相关的业务，或者给老项目加个 AI 相关的功能。

2025 年PT展前瞻：人工智能+如何走进普通人的生活？导读：2025年，人工智能正在加速融入日常生活，提升着每一个普通人的幸福感与获得感。清晨，智能手环在你最浅的睡眠阶段轻柔震动，用最科学的方式将你唤醒；通勤路上，智能网联汽车早已规划好躲避拥堵的最佳路线，甚至能在你着急打卡时自动泊车入位并开始充电；傍晚回到家，迎接你的不只是温暖的灯光和适宜的室温，还有一个已经完成清扫任务的机器人“管家”。

一款带有AI功能的markdown工具大家好，我是晓凡。关注晓凡的同学都知道，晓凡是一名程序员。平常有空的时候会写写博客，将一些技术干货或者踩过的坑分享给大家。

AI-调查研究-76-具身智能当机器人走进生活：具身智能对就业与社会结构的深远影响AI炼丹日志-31- 千呼万唤始出来 GPT-5 发布！“快的模型 + 深度思考模型 + 实时路由”，持续打造实用AI工具指南！📐🤖

小鹿清扫日记

从蛮力清扫到 “会看路”：室外清洁机器人的文明进阶清晨五点，当城市还在沉睡，我已经开始了一天的工作。沿着规划好的路径缓缓前行，传感器悄然扫描着周围的环境。这让我不禁想起那些年，清洁工人们手持竹扫帚，在朦胧晨曦中弯腰劳作的身影。他们的扫帚划过地面，发出有节奏的沙沙声，那是城市苏醒的前奏，却也伴随着扬起的尘埃和疲惫的喘息。

Calibrating MLLM-as-a-judge via Multimodal Bayesian Prompt EnsemblesAuthors: Eric Slyman, Mehrab Tanjim, Kushal Kafle, Stefan Lee

机器学习系统框架：核心分类、算法与应用全景解析机器学习是使计算机系统通过经验自动改进的学科，其核心是通过算法从数据中学习模式，而非依赖显式编程。整个领域建立在数据驱动和统计学习两大支柱之上。

Spring Boot 集成 Spring AI OpenAI Starter 教程随着人工智能技术的快速发展，将AI能力集成到企业级应用中变得越来越重要。Spring AI作为Spring生态系统中的新成员，为Java开发者提供了标准化、开箱即用的AI集成方案。本教程将详细介绍如何使用Spring Boot集成Spring AI OpenAI Starter，快速为您的应用添加智能对话功能。

前端农民工ws

Vue 框架的 markdown 渲染组件，针对 AI 的 markdown 流式传输场景vue-renderer-markdown 专门构建用于处理从 AI 模型流式传输 Markdown 内容以及实时更新的独特需求，即使 Markdown 块不完整或快速变化，也能提供流畅的格式化效果。

Prototype-Aware Multimodal Alignment for Open-Vocabulary Visual GroundingAuthors: Jiangnan Xie, Xiaolong Zheng, Liang ZhengDeep-Dive Summary:

Elastic 中国社区官方博客

使用 LangExtract 和 Elasticsearch作者：来自 Elastic Jeffrey Rengifo学习如何使用 LangExtract 从自由文本中提取结构化数据，并将其作为字段存储在 Elasticsearch 中。

淘宝RecGPT：通过LLM增强推荐研究者提出了 RecGPT 框架，其核心是一个由三个LLM驱动的闭环流水线：利用大型语言模型（LLMs）赋能推荐流程的多个关键阶段，通过基于推理的深度语义理解来突破传统协同过滤仅依赖“表面特征匹配”或“共现模式”的局限性。

2025 年大语言模型架构演进：DeepSeek V3、OLMo 2、Gemma 3 与 Mistral 3.1 核心技术剖析编者按：在 Transformer 架构诞生八年之际，我们是否真的见证了根本性的突破，还是只是在原有设计上不断打磨？今天我们为大家带来的这篇文章，作者的核心观点是：尽管大语言模型在技术细节上持续优化，其核心架构仍保持延续，真正的创新更多体现在效率提升与工程实现上。