大模型

前端摸鱼匠

【AI大模型春招面试题25】掩码自注意力（Masked Self-Attention）与普通自注意力的区别？适用场景？你好！咱们就不整那些虚头巴脑的教科书定义了。既然你问到了**掩码自注意力（Masked Self-Attention）与普通自注意力（Standard Self-Attention）**的区别，这不仅是Transformer架构的基石，更是大模型面试中考察“你对生成式原理理解深度”的必考题。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-04-21)生成于：2026-04-21共发现热门项目： 10 个榜单类型：日榜Token赞助：siliconflow

其实防守也摸鱼

部署本地AI大模型--ollma下载链接：1.官网：在Windows上下载《Ollama2.github：Release v0.21.0 · ollama/ollama

前端摸鱼匠

【AI大模型春招面试题24】什么是“注意力分数”？如何计算？其大小反映了什么？你好！咱们直接切入正题。这道题是 Transformer 架构的“地基”，看似基础，实则暗藏玄机。很多候选人能背出公式，但一旦问到“为什么要除以 d k \sqrt{d_k} dk ”或者“分数大小到底意味着什么物理含义”，就容易卡壳。

熊猫钓鱼>_>

ERNIE-Image 深度测评：百度 8B 小模型如何撼动文生图格局2026 年 4 月 15 日，百度文心大模型团队扔下了一颗重磅炸弹——开源文生图模型 ERNIE-Image-2。在开源文生图领域被 SD3、Flux、Qwen-Image 等大模型盘踞的当下，百度带来了一个只有 8B 参数的“小模型”，却宣称能在消费级显卡上跑出媲美顶级商业模型的效果。

重生之我要成为代码大佬

pytorch与视觉检测一些零基础的课堂笔记，往期在同专栏里PyTorch = NumPy + GPU痛点：NumPy 很好用，但只能用 CPU，在大数据面前太慢。

当大模型遇上大电网：算力与电力的“双向奔赴”在人工智能技术狂飙突进的今天，一个有趣的悖论正摆在我们面前：AI的尽头是算力，而算力的尽头，却是电力。

win11系统使用DockerDesktop搭建Dify实现知识库问答一、安装Docker安装Dify1、安装docker，最好win11系统，不然会有很多错误，然后改下镜像源拉取速度会快点，还有镜像的存储位置防止C盘爆满。

华为昇腾芯片将为DeepSeek-V4推理，通往国产算力自由V4的推理将运行在950 PR上，其异构计算架构CANN Next将兼容CUDA。不过，V4的训练仍然使用英伟达先进的GPU。

Dify平台入门指南：开源LLM应用开发平台深度解析Dify是一款开源的LLM应用开发平台，融合了后端即服务（BaaS）的理念，让开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用。即使是非技术人员，也能参与到AI应用的定义和数据运营中。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-04-20)生成于：2026-04-20共发现热门项目： 10 个榜单类型：日榜Token赞助：siliconflow

llamfactory 微调中用到的cpu的两处参数preprocessing_num_workers dataloader_num_workers我给你用最直白、最清晰、不绕弯的方式讲清楚，这几个参数到底干什么的、区别在哪、为什么你必须都开。你之前 CPU 只有 8%，就是因为只开了预处理，没开训练时的数据加载多线程。

带娃的IT创业者

深度解析 Qwen3.6-35B-A3B：重塑 AI 编程代理的开源新标杆在开源大模型领域，通义千问团队再次投下了一枚重磅炸弹。近日，Qwen3.6-35B-A3B 模型正式发布，并迅速登顶 Hacker News 热榜，获得 634 票的高度关注。这不仅仅是一个参数量的更新，更是一次针对“Agentic Coding（代理编程）”能力的深度优化。

LangGraph-AI应用开发框架(五)目录一.LangGraph 的其他特性1.使用 Overwrite 绕过 reducer2.定义输入输出模式

ACCELERATOR_LLC

【DataWhale组队学习】DIY-LLM Task1分词器原文链接分词器常被视为LLM的一部分，但它其实有独立的训练生命周期。Tokenizer本质上是将原始文本转换为模型可处理的离散符号序列的组件，它可以决定模型看到世界的基本粒度：是字符、单词、子词，还是字节片段，而这个粒度的选择会进一步影响序列长度、OOV、词表的规模还有训练效率等。

程序员三明治

【AI探索】程序员到底该怎么理解 LLM？你第一反应大概率不是去翻论文，而是直接打开几个现成的产品试试。你可能会去问 DeepSeek、通义千问，或者别的聊天工具，把自己业务里的问题丢进去测一测。结果往往会让人眼前一亮：模型不仅能把话说通顺，还能理解你给它的上下文，甚至能帮你总结、归纳、改写。有些原来必须靠人工做的事情，突然看起来像是真的可以交给机器了。

【AiCodeAudit 2.0 发布：基于调用图与局部子图的 AI 代码安全审计平台】本文是 AiCodeAudit 的2.0 大版本更新介绍。如果你之前了解过 1.0 版本，本文将重点介绍静态解析引擎、Web 可视化界面及结构化报告等新特性；如果你是新用户，本文将作为完整的使用指南。

突发！Sora 之父 Bill Peebles 离职：OpenAI 理想主义的又一次落幕Sora 之父 Bill Peebles 离职：OpenAI 理想主义的又一次落幕 2026 年 4 月 18 日凌晨，OpenAI 再次震动科技圈。Sora 项目核心负责人 Bill Peebles 在社交平台上官宣离职，与他同一天离开的还有前首席产品官 Kevin Weil 和企业应用 CTO Srinivas Narayanan。这场高管集体出走，与 OpenAI 正在进行的战略收缩和 IPO 冲刺紧密相连。

今天你TLE了吗

LLM到Agent&RAG——AI概念概述第一章：大模型传统业务当中，我们通过if-else将所有规则硬性写好，所有情况、出发的回答都是固定的。很容易就能写出一个简单的客服回复：

被制作时长两年半的个人练习生

kerminal工具试用这两天kerminal在做推广，我试用了一下他们的工具。有一些值得分享的感受。首先这个工具的前身是kernelcat，当时在几十分钟内写好了最新的DeepSeek mHc算子，还引起了一点轰动。据说写的加法能到官方baseline的九倍。这次不限量试用，我直接吃螃蟹。