自然语言处理

在线设计技术实践：稿定设计核心架构与能力拆解随着数字化内容生产需求的爆发，在线设计工具已从通用化场景向行业垂直化、技术智能化方向演进。稿定设计作为聚焦商业在线设计的SaaS平台，其核心竞争力源于底层技术架构的优化与AI能力的深度落地。本文将从技术架构体系、核心技术能力拆解、开放平台与企业级实践三个维度，客观分析稿定设计在在线设计领域的技术实现逻辑，为技术开发者、产品架构师提供参考。全文基于官方公开技术文档与开放平台资料，不涉及商业营销表述。

文献分享 | Meta CLIP 2 来了：打破多语言瓶颈的全球化视觉-语言模型自 CLIP 问世以来，它已经成为视觉-语言领域的重要基石，不仅在零样本分类与检索中表现优异，还被广泛用作多模态大模型的视觉编码器。然而，现有 CLIP 模型大多依赖英文数据训练，面对占全球网页内容 50.9% 的非英文数据（Wikipedia, 2025），却难以有效利用，即便有多语言版本（如 mSigLIP、SigLIP 2），也普遍存在一个问题——一旦引入非英语数据，英语性能反而下降，这种现象被称为 “多语言诅咒（curse of multilinguality）”。

大模型面试题43：从小白视角递进讲解大模型训练的梯度累加策略要理解梯度累加，先明确一个核心前提：batch_size（批次大小）直接决定模型训练的稳定性。如果直接「缩小batch_size」（比如从32降到8、4），梯度会变得非常“抖”（方差大），模型训练时损失值忽高忽低，甚至根本收敛不了。这时候，梯度累加就成了大模型训练的“救星”——它能在「显存只能装下小batch」的前提下，模拟出大batch的训练效果。

狮子座明仔

CiteFix: 通过后处理引用校正提升RAG系统准确率检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为大语言模型在企业级应用中的核心范式。然而，RAG系统存在一个被广泛忽视但影响深远的问题：LLM生成的响应中引用准确率严重不足。

云蝠呼叫大模型联络中心

BATH不再一家独大？深入测评2026大模型呼叫市场新秩序云蝠智能创始人魏佳星在介绍其VoiceAgent时，看到AI在反诈劝阻中协助避免数亿经济损失，他感慨道，“作为一个两岁孩子的父亲，我觉得我做的事情，值了”。这种由技术温度驱动的创新，正在重新定义智能外呼的本质。

大模型面试题44：注意力机制的三代进化MHA/MQA/GQAMHA/MQA/GQA这三者是Transformer架构注意力机制的三代形态，核心逻辑是「效果与效率的权衡」 ——从「追求最好效果」的MHA，到「追求极致速度」的MQA，再到「平衡效果与速度」的GQA。

知识图谱-KGQA意图澄清-CLEAR_KGQA论文：CLEAR-KGQA: Clarification-Enhanced Ambiguity Resolution for Knowledge Graph Question Answering arXiv 2025 Apr 作者：Liqiang et al. (北京大学 Peking University) 核心关键词：KGQA | clarification | disambiguation | Agent

TOON：一种为大模型设计的JSON压缩型数据结构目录TOON：一种为大模型设计的JSON压缩型数据结构一、精准定义，什么是 TOON？1、JSON 数据格式的局限性

大语言模型实战（十四）——MCP Prompts提示系统深度解析：构建智能提示模板库与LLM集成方案《MCP Prompts提示系统深度解析：构建智能提示模板库与LLM集成方案》在AI应用开发中，我们经常需要为不同的任务编写特定的提示词。但问题是：这些提示词通常是硬编码在代码里，难以复用、难以管理、难以动态调整。

传统监控事后难追责？AI 违规识别智能系统让响应时间缩短痛点直击：2023年全国商业街区安全事件60%源于车辆违规（消防通道占停、逆行穿行），30%源于人员异常（斗殴、明火、夜间滞留）。传统监控“事后调取”，安保巡逻覆盖率<40%，响应时间平均7分钟，事故发生后“追责容易、预防难”。

大语言模型实战（十三）——MCP工具系统完全指南：从零构建AI可调用的工具生态（FastMCP+LLM工具调用循环）《MCP工具系统完全指南：从零构建AI可调用的工具生态（FastMCP+LLM工具调用循环）》当前AI应用面临一个核心痛点：LLM虽然能理解用户需求，但无法直接执行复杂的业务逻辑。传统方案是硬编码工具调用逻辑，导致代码耦合度高、扩展性差。

郝学胜-神的一滴

文海撷英，数林建模：词袋模型之奥义与中文处理实践夫人工智能之兴，浩浩汤汤；机器学习之用，郁郁苍苍。欲教机器识文断字，必先化锦绣文章为数字矩阵，此特征提取之要义也。

【自然语言处理】应用05：自然语言推断：使用注意力【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

大语言模型实战（十五）——MCP Sampling采样请求完全解析：LLM参数微调与人工干预的完美融合《MCP Sampling采样请求完全解析：LLM参数微调与人工干预的完美融合》在之前的案例中，我们学到了如何定义工具、发现资源、管理提示词。但有一个更深层的问题：当我们让LLM生成内容时，如何对生成过程进行精细控制？

图结构差异-1-邻域重叠率（Neighborhood Overlap）邻域重叠率是图论/网络分析中的核心指标，用于衡量两个节点在网络中“共享邻居”的程度，本质是量化节点间的结构相似性。

Chapter 3: 大语言模型基础 Part 1：从 N-gram 到词嵌入前两章分别介绍了智能体的定义和发展历史。本章将完全聚焦于大语言模型（LLM）本身，从最基础的原理出发，解答“现代智能体是如何思考的”这一关键问题。

不错就是对

【agent-lightning】 - 2_使用 Agent-lightning 训练第一个智能体源代码仓库：agent-lightning 源代码仓库论文链接：Agent Lightning 论文个人代码仓库：agent-lightning 个人仓库

从零到一，如何用AI高效构建国自然申请书初稿？对于每一位准备申报国家自然科学基金的科研人员而言，最核心、也最耗时的挑战，莫过于从一张白纸开始，构建一份逻辑严密、论证充分、格式规范的申请书初稿。这个过程往往意味着数周甚至数月的文献海选、思路反复推敲和逐字逐句的艰难撰写。

【人工智能与机器人研究】自动移液设备多轴运动控制系统设计针对生物医学实验室对低成本、高精度自动化设备的迫切需求，设计并开发了一种基于G-code (G代码)的多轴脉冲时序控制的自动移液系统。系统采用模块化架构，以MKS Monster8 V2为主控制器，搭载定制化Marlin固件，集成6个42步进电机，通过推导脉冲–位移–速度关系并以时间基准计算各轴脉冲频率。软件中计算旋转、升降、移液、XYZ轴移动等多轴的同步插补，生成G-code并下发到主控制器，主控制器解释命令并控制电机运动，从而完成生物样本冻存管的开盖/关盖及高精度移液操作。系统采用TMC2209驱动器

绒绒毛毛雨

Advancing Table Understanding of Large Language Models via Feature Re-ordering大型语言模型（LLMs）在理解人类语言方面表现出卓越的能力。尽管它们在各种任务中取得了显著成功，但对表格数据的理解仍然是一大挑战。尤其是，表格数据的不同特征（表字段）之间缺乏内在顺序，而LLMs只能接受序列化的输入。因此，必须人为地强加一种顺序，但这种顺序对LLMs性能的影响尚未被充分研究。