人工智能

【VLMs篇】12：Cambrian-S：迈向视频中的空间超感知这是模型在推理（Inference）阶段处理长视频的逻辑：标题：AI 终于学会像人类一样“看电影”了——告别金鱼记忆！

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2026 年工作计划 PPT 制作，对比几种 AI 生成思路每到年末，职场人就开始为 2026 年工作计划 PPT 发愁。熬夜找资料、搭建框架，却发现内容杂乱无章，设计也毫无美感，好不容易完成了，还可能遇到格式兼容问题，在不同设备上打开就乱码。这些办公痛点让工作计划 PPT 制作成了一场噩梦。别担心，AI 办公工具就是解决这些问题的救星，而轻竹办公更是其中的佼佼者。

谷云科技发布 API × AI 战略：让 AI 从“理解数据”走向“驱动业务能力”过去两年，企业AI在数据分析、智能问答和辅助决策层面不断取得进展，但在真实业务场景中，AI如何安全、可控地参与业务执行，依然是横在企业面前的关键难题。

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PyTorch Lightning 中 TorchMetrics传统做法的问题：TorchMetrics 的优势：TorchMetrics 的核心设计理念是状态累积 → 最终计算：

谷云科技发布API × AI 战略是什么？AI 能分析、能总结、能给建议，但很难真正进入业务执行层。在这样的背景下，谷云科技正式对外提出了 API × AI 战略。这不是一次功能发布，也不是单一产品升级，而是围绕企业 AI 如何落地到业务运行体系的一次系统性思考。

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数据共振：GEO与SEO的算法协同与智能决策系统我们正站在营销智能化的拐点。单独来看，地理位置数据与搜索行为数据都已十分强大；但当这两股数据流深度交融时，它们产生的不是简单的叠加效应，而是指数级的洞察革命。谷歌最新算法更新显示，本地搜索结果的排序中，超过200种信号相互作用，其中地理位置相关信号占比已达35%且持续上升。这意味着，不懂地理的SEO将日渐失效，而无搜索思维的GEO也将失去方向。

持续改进 RAG 应用效果：从“能用”到“好用”的系统化方法目录一、从评测开始：没有指标，就没有改进（一）为什么评测是第一步（二）评测维度设计二、提升索引准确率：检索质量决定上限

Cloudera CDP 7.3（国产CMP 鲲鹏版）平台与银行五大平台的技术对接方案Cloudera CDP 7.3（国产CMP 鲲鹏版）平台与银行五大平台的技术对接方案一份 CMP（Cloud Data AI Platform）与银行五大核心业务平台的技术对接方案整理。该方案聚焦于数据层面的集成，适用于银行在构建数据中台、智能风控、客户洞察等场景下，如何通过 CMP 实现统一的数据湖仓、治理、分析与服务化能力。

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启航-泽木鸟家居：打造未来之家启航，做一个好的装修公司。泽木鸟家居是一家专注于高品质全屋定制设计与落地的品牌，我们致力于为每一个家庭提供有温度、有品质、可长久信赖的家居解决方案。

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2025 国产算力破局后，大模型训练数据集如何实现 “合规采集 + 高效清洗”？2025 年，国产算力领域迎来标志性突破：甘肃庆阳十万卡国产算力集群启动建设，华为昇腾平台完成准万亿 MoE 模型全流程训练，这一系列进展标志着国产硬件架构的算力支撑能力已从 “规模追赶” 迈入 “质量引领” 阶段。与此同时，《数据安全法》《个人信息保护法》的合规要求持续深化，大模型训练的核心竞争点正从 “算力堆砌” 转向 “数据精耕”—— 高质量、合规化的训练数据集，成为决定 AI 技术从 “实验室论文” 走向 “产业落地” 的关键燃料。

人工智能基础与应用 - 数据处理、建模与预测流程 8 基础模型之分类模型通过本章学习，读者应能够：本章的目标是：让读者理解“判断类问题”中，模型到底在判断什么。分类模型用于解决这样一类问题：

HyperAI超神经

【TVM教程】设计与架构本文档适用于想要了解 TVM 架构或积极开发项目的开发者。本文档组织结构如下：本指南提供了架构的一些补充视图。首先研究端到端的编译流程，并讨论关键的数据结构和转换。这种基于 runtime 的视图侧重于运行编译器时每个组件的交互，接下来我们将研究代码库的逻辑模块及其关系。本部分将提供该设计的静态总体视图。

torch的pos[:, group] -= offset.unsqueeze(1) 飞桨api怎样实现？以前碰到过飞桨需要索引赋值的情况，issue：【论文复现】张量的bool索引和切片直接赋值问题 · Issue #37733 · PaddlePaddle/Paddle

大语言模型实战（八）——MCP（Model Context Protocol）：AI 与外部世界交互的标准化协议在 AI 技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）的能力边界不断被突破，但模型与外部数据源、工具的对接始终面临“接口碎片化、集成复杂、复用性低”的痛点。2024 年，Anthropic 推出的 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），为这一问题提供了标准化解决方案。本文将从概念、架构、工作原理、与 Function Call 的关系等维度，全面解析 MCP 的核心价值与应用前景。

大模型真好玩

LangGraph智能体开发设计模式（二）——协调器-工作者模式、评估器-优化器模式上篇文章 LangGraph智能体开发设计模式（一）——提示链模式、路由模式、并行化模式介绍了 LangGraph 在单智能体开发中的三种基础设计模式，并结合代码实例进行了详细讲解。随着大模型能力的持续演进，智能体已不再仅仅是简单的工具调用者，而是逐渐成为一个能够自主思考、规划和决策的“大脑”。为了适应这一发展趋势，更灵活、更强大的设计模式也随之涌现。

FiD：利用具有生成模型的段落检索进行开放域问答（1）开放域问答的生成模型已被证明具有相当竞争力的性能，可以无需借助外部知识完成任务。本工作研究了这些生成模型从检索到的可能包含证据的文本段落中能受益多少；

基于电商平台直播板块的智能名片链动2+1模式商城小程序应用研究摘要：电商平台直播板块凭借流量优势与数字化工具，成为品牌营销的重要阵地，但其业务场景单一、数据孤岛等问题制约了私域流量的深度运营。本文提出以“智能名片链动2+1模式商城小程序”为核心的技术-模式-载体融合方案，通过社交裂变、精准触达与供应链协同，破解传统直播电商的流量转化困局。实证研究表明，该方案可使企业获客成本降低40%-65%，用户复购率提升25%-41%，验证了其在跨平台私域流量沉淀与全链路营销闭环中的有效性。

Java后端的Ai之路

【神经网络基础】-梯度消失问题梯度消失是深度神经网络训练中的一种现象，指的是在反向传播过程中，梯度值随着层数的增加而指数级减小，最终趋近于零，导致网络浅层参数几乎无法更新的问题。它是限制神经网络深度和学习能力的主要障碍之一。

一招定胜负

卷积神经网络CNN在上一篇博文中，我们借助感知器实现了手写数字分类。但不知道大家是否思考过一个关键问题：感知器会对整张图片进行“无差别全局学习”，若我们对数字图像进行旋转、平移等简单变换，训练好的模型性能会大幅下降。核心原因在于，感知器无法聚焦图像的核心特征——那么，如何精准“提取”图像的关键特征再进行训练？这正是卷积神经网络（CNN）要解决的核心问题。本文将从原理到结构，带你完整理解CNN的工作逻辑。