语言模型

有Li11 小时前
人工智能·算法·机器学习·语言模型·医学生
EEG脑电图数据处理基础●做法:你用中文提要求,AI 把代码写成脚本、运行,你看代码和输出来验收。●为什么一定要留下脚本:论文的方法部分要能复现,用了什么软件、什么版本、每一步参数是多少,都得拿得出来。AI 在后台"帮你办完"却不留代码,这些就无从说起。
倔强的石头10612 小时前
人工智能·语言模型·自然语言处理
小语言模型SLM崛起_Phi_Gemma端侧部署摘要:SLM(Small Language Model,小语言模型)的价值不是全面超过大模型,而是在成本、延迟、隐私、本地部署和任务可控性上更适合。Phi、Gemma 等小模型路线提醒我们:高质量数据、蒸馏、明确任务边界、量化、RAG、工具调用和大小模型协同,可以让小模型在很多场景中“足够好”。本文会从端侧约束讲起,解释小模型为什么有用、如何估算权重和 KV Cache 内存、量化会带来什么取舍、SLM+RAG 如何设计、大小模型如何路由,以及什么时候不该用小模型。
懒人812 小时前
语言模型
Codex降低二次码验做的设置(需谷歌登录)一、进入安全设置 步骤 1 打开 ChatGPT 设置 打开左下角的账户菜单,点击 Settings(设置)。
Solange__15 小时前
人工智能·游戏·3d·ai·语言模型·自然语言处理·关卡设计
工业产线怎么用AI生成3D场景?从现场采集、部件重建到数字孪生交付的完整方案工业产线使用AI生成3D场景,不能把目标理解成“生成一张看起来像工厂的画面”。真正可交付的方案,应拆成七个环节:明确业务目标、采集现场数据、重建设备部件、组装场景、校验尺度与接口、按目标平台优化,最后建立可以持续更新的版本机制。
跟我学机器学习16 小时前
人工智能·深度学习·语言模型·数据挖掘
Agent记忆机制:短期记忆与长期记忆概览在第4章内容中我们详细介绍了 Agent 的工具调用与检索能力,但细心的读者可能已经注意到一个问题:在 RAG Agent 这个场景里至始至终都只涉及到了一个 Agent 来理解问题、检索内容和回答问题。但是在实际应用中,我们接触到更多的其实是多个 Agent 协作交互的场景。
语音之家16 小时前
人工智能·计算机视觉·语言模型·visual cot
多模态模型的“思考”方式:视觉、通用音频与语音的 CoT 技术路线AudioCC交我学在文本大模型中,思维链(Chain-of-Thought,CoT)通常意味着模型先写出若干推理步骤,再给出答案。一旦输入变成图像、环境声或连续语音,关键问题就从“是否逐步推理”进一步转向“用什么承载和更新中间思考状态”。
空 白II17 小时前
人工智能·语言模型·归因报告
10.14 大语言模型研究简报:Anthropic 推出反蒸馏防御发布机构: Anthropic 官方发布日期: 2026 年 10 月 12 日 **北京时间: 2026 年 10 月 12 日 17:30(UTC+8) 关键词: Claude、模型蒸馏、Chain-of-Thought、Preserved Thinking、模型安全
67X17 小时前
人工智能·语言模型·自然语言处理
【CISC7021】Build a Toy Llama-2 Language Model在本实验中,我们将准备一个采用 Llama-2 架构的玩具语言模型,并评估数据集的困惑度。我们将学习如何使用 PyTorch 和 Hugging Face 库对基座语言模型进行继续预训练。其核心目标是用 42M 参数的玩具 Llama-2 完成三大任务——解码探索、困惑度评估和继续预训练。模型权重由 Karpathy 的 llama2.c 转换而来,数据来自 TinyStories 儿童故事数据集。
Dawson Zhu17 小时前
人工智能·语言模型·架构·aigc·agi
《Agentic Design Patterns》第 19 章导读:评估与监控本文是对开源书籍《Agentic Design Patterns》第 19 章的解读与导读,内容忠实呈现原文,并附个人思考。 原书在线阅读:https://adp.xindoo.xyz/ | 翻译项目代码仓库:https://github.com/xindoo/agentic-design-patterns
Dawson Zhu18 小时前
人工智能·语言模型·架构·aigc·agi
《Agentic Design Patterns》第 20 章导读:优先级排序本文是对开源书籍《Agentic Design Patterns》第 20 章的解读与导读,内容忠实呈现原文,并附个人思考。 原书在线阅读:https://adp.xindoo.xyz/ | 翻译项目代码仓库:https://github.com/xindoo/agentic-design-patterns
硅谷秋水1 天前
机器学习·计算机视觉·语言模型·机器人
CommitFlow:面向长时程机器人操作 VLA 执行的语义承诺验证与局部修正26年9月来自国防科大的论文“CommitFlow: Semantic Commitment Verification and Local Correction for Long-Horizon Robot Manipulation VLA Execution”。
Dawson Zhu1 天前
人工智能·语言模型·架构·aigc·agi
《Agentic Design Patterns》第 18 章导读:Guardrails 安全模式本文是对开源书籍《Agentic Design Patterns》第 18 章的解读与导读,内容忠实呈现原文,并附个人思考。 原书在线阅读:https://adp.xindoo.xyz/ | 翻译项目代码仓库:https://github.com/xindoo/agentic-design-patterns
frankzch1 天前
人工智能·深度学习·microsoft·机器学习·语言模型
微软 137B 编码模型搬到 PC:端侧推理与 Agent 权限防线2026 年 10 月 7 日,微软在旧金山一场 Windows 与 Surface 发布会上把三件事捆在一起讲:一个 137B 参数的编码模型可以下载到本地跑;GitHub 的多模型路由器 HydraFusion 开始把本地模型纳入调度;一套叫 MXC 的 Agent 执行沙箱正式 GA。官方给这套组合起的名字是 hybrid intelligence(混合智能)。
Dawson Zhu1 天前
人工智能·语言模型·架构·aigc·agi
《Agentic Design Patterns》第 17 章导读:推理技术本文是对开源书籍《Agentic Design Patterns》第 17 章的解读与导读,内容忠实呈现原文,并附个人思考。 原书在线阅读:https://adp.xindoo.xyz/ | 翻译项目代码仓库:https://github.com/xindoo/agentic-design-patterns
ybdesire2 天前
人工智能·语言模型
使用agent-audit扫描Agent源码发现安全漏洞文章摘要: 本文全面介绍了 Agent Audit 工具,这是一个用于扫描 Agent 源代码安全漏洞的开源静态分析工具。文章首先说明了 Agent 开发中可能面临的安全风险,然后详细展示了如何使用 Agent Audit 进行扫描并生成 SARIF 格式报告。通过扫描 openclaw 源码的实际案例,展示了工具能检测出 BLOCK、WARN、INFO 等不同级别的漏洞。最后,文章系统性地列举了 Agent Audit 能够检测的 17 种漏洞类型,包括注入攻击、提示词注入、密钥泄露、MCP 配置安全等
stereohomology2 天前
人工智能·语言模型·llm·薅羊毛
用Step 5 preview给Solomd 5.0加上自定义主题感觉这个难度是有的;而且,这个项目在我看来几乎可以作为一个 Step 5 Preview的写代码能力在DeepSeek V4.1 flash之上的一个例子。
for_ever_love__2 天前
语言模型·langchain·llm·prompt·config·invoke·运行时参数
LangChain RunnableConfig 详解:运行时传参、并发控制与回调注入链写好了,但运行时想临时换个模型、换个用户、换个并发数怎么办? 每次都重建一条链太笨了。RunnableConfig 就是解决"同一条链,不同运行参数"这个问题的。 这篇讲它能干什么,以及 configurable 这个最实用的字段。
for_ever_love__2 天前
python·语言模型·langchain·aigc·模型参数·temperature·max_tokens
LangChain 模型参数调优:temperature、max_tokens 这些到底怎么设很多人从头到尾只用 ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini"), 其他参数一个不动,然后抱怨"输出不稳定"“老是截断”“太慢了”。
硅谷秋水2 天前
人工智能·深度学习·语言模型·机器人
EmbodiRSI:面向数据高效机器人适配的递归自我改进26年9月来自上海科技大学和瞬适科技(InstAdapt)的论文“EmbodiRSI: Recursive Self-Improvement for Data-Efficient Robot Adaptation”。
倔强的石头1062 天前
人工智能·语言模型·自然语言处理
多模态大模型架构_视觉语言模型VLM原理摘要:VLM(Vision-Language Model,视觉语言模型)让大模型同时处理图片和文字。它不是简单“OCR 后交给文本模型”,而是通过视觉编码器、投影模块和语言模型,把图像特征接入生成过程。本文会从一张图片如何变成视觉 token 讲起,解释 Vision Encoder、Projector、CLIP 对齐、多模态指令微调、图像 token 成本、OCR/表格/图表/UI 难点、证据输出和评估闭环,并给出可运行的成本估算和结构化校验代码。