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AI核心知识63——大语言模型之Reasoning Model （简洁且通俗易懂版）推理模型 (Reasoning Model) 是大语言模型进化出的一个全新物种。如果说 GPT-4、Claude 3 这种传统模型是“反应快、博学多才的百科全书” ；

模型启动机

告别OCR与分块！ICLR 2025 ColPali实现视觉文档检索精度&速度双碾压来自Illuin Technology、巴黎中央理工-高等电力学院、苏黎世联邦理工学院等机构的团队，在2025年ICLR会议上提出了颠覆性解决方案——ColPali模型与ViDoRe基准测试，直接通过文档图像生成嵌入向量，完美融合文本与视觉信息，彻底简化检索流程并实现性能飞跃。

CNN神经网络正向/反向推导神经网络是由层层叠加的运算组成的，理解了其中一层的传递，就理解了整个网络。在推导之前，我们需要规范一下符号（这也是阅读论文的基础）：

基于Go语言的AI接口管理与分发系统设计与实现在人工智能技术飞速发展的今天，AI接口的管理与分发已成为企业和开发者面临的重要挑战。随着OpenAI、Google、Anthropic等公司推出多种AI模型，如何高效、统一地管理这些接口，实现负载均衡、监控统计和函数调用优化，成为了一个亟待解决的问题。为此，我们推出了基于Go语言的AI接口管理与分发系统，这是一个功能完善、技术先进的毕业设计资源，旨在帮助用户快速构建和管理AI接口平台。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-22)生成于：2025-12-22共发现热门项目： 14 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI与安全技术深度融合成为主导趋势，分布式AI集群项目exo让开发者能用日常设备构建私有AI基础设施，PentestGPT和PayloadsAllTheThings凸显AI赋能网络安全实战的迫切需求。同时模型优化工具unsloth和ComfyUI-GGUF推动大模型高效部署，而crawl4ai和SurfSense则展现LLM与多源数据整合的能力，这些项目共同指向AI技术正朝着实用化、平民化和高性能方向发展，为开发者

Elastic 中国社区官方博客

使用 Elasticsearch Agent Builder 构建对话式费用助手，结合 Telegram, n8n 和 AWS Bedrock作者：来自 Elastic _som你是否希望可以直接和你的费用数据对话？可以这样问：“我上周花了多少钱？” “显示我这个月的餐饮支出。” “添加我昨天用信用卡支付的 350 的晚餐费用。”

Spring AI/Spring AI Alibaba简介Spring AI 是 Spring 官方推出的开源框架，专门为 Java 开发者设计，用来简化 AI 能力的集成和开发。它通过标准化接口和模块化设计，让开发者能更轻松地接入主流 AI 服务，比如 OpenAI、Azure OpenAI 等，实现聊天对话、文本嵌入等功能。

爱笑的眼睛11

从 Seq2Seq 到 Transformer++：深度解构与自构建现代机器翻译核心组件好的，遵照您的需求，这是一篇关于机器翻译组件的深度技术文章，重点探讨了基于Transformer架构的现代神经机器翻译的核心组件、实战构建及前沿思考。文章基于随机种子 1766271600067 进行内容构思，确保案例和侧重点的独特性。

Spring AI学习

Spring AI深度解析（10/50）：多模态应用开发实战随着大模型技术的发展，单一文本交互已无法满足复杂业务需求。多模态AI通过整合文本、图像、音频等多种信息形式，正在重塑人机交互体验：

哥布林学者

吴恩达深度学习课程四：计算机视觉第三周：检测算法（一）目标定位与特征点检测此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。课程相关信息链接如下：本篇为第四课的第三周内容，3.1到3.2的内容。

Elastic 中国社区官方博客

让我们把这个 expense 工具从 n8n 迁移到 Elastic One Workflow作者：来自 Elastic Vladimir_Filonov不久前，我偶然看到 Som 的一篇非常棒的实战指南（昨天发布）：

AI解码千年甲骨文，指尖触碰的文明觉醒！当安阳师范学院的张展教授轻点鼠标，AI系统仅用三小时就完成了人工需要两三天才能搞定的1万片甲骨文比对时，这个曾让学者们皓首穷经的冷门学科，正迎来科技赋予的第二次生命。如今，连小学生都能通过微信小程序，像玩拼图游戏般拆解"车""马"等甲骨文字——三千年前刻在龟甲兽骨上的古老符号，正在算法加持下褪去神秘外衣，走进当代人的生活现场。

【论文速递】2025年第40周(Sep-28-Oct-04)(Robotics/Embodied AI/LLM)中文使用 googletrans 翻译，翻译不对的地方以英文为准标题: The Dragon Hatchling: The Missing Link between the Transformer and Models of the Brain

路由：Agent能够根据条件动态决定工作流的下一步我们实际做Agent开发的时候，并不是像之前那样提示词链进行顺序处理执行线性工作流。现实环境往往更复杂，我们有很多Agent子系统，需要动态决策，到底当前使用哪个Agent子系统，用哪个工具函数、工具或者子流程。这种动态决策是通过路由实现的。

视觉&物联智能

【杂谈】-人工智能：助力护士回归人文关怀，而非取而代之人工智能的引入，不仅深刻改变了患者的就医体验，也重塑了人们对新一代护士的期望。如今，护士们无需再像过去那样，频繁地在患者床边和电脑之间来回奔波，以完成繁琐的记录工作。取而代之的是，他们拥有了贴心的人工智能助手，能够高效处理诸如患者护理记录以及工作流程简化等一系列任务。具体而言，人工智能可以将医生的就诊记录转化为完整详实的患者报告，为患者出院时精心撰写指导建议和总结内容，能够在患者病情出现哪怕极其细微的变化时，及时提醒护士关注，还能仔细检查药物是否存在过敏或重复用药等潜在风险，从而有效避免医疗差错的发生。

n8n 重构镜像，开启无限可能🚀 打造一个功能完备的 n8n 自动化平台，集成 ffmpeg、yt-dlp、Chromium、完整中文字体，支持分布式队列架构

声音克隆与情感合成:Dify接入IndexTTS2《声音克隆与情感合成:IndexTTS2让AI语音会“演戏”》中，已经在本地部署了模型，可以通过它提供的web页面使用语音合成。

【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