人工智能

Bard 的模型压缩技术：在保证性能的前提下如何实现轻量化部署大型语言模型如Bard（基于类似PaLM的架构）通常参数量庞大（数十亿至数万亿），这导致部署时面临高计算资源消耗、高内存占用和低推理速度的挑战。轻量化部署的目标是：在保持模型性能（如准确率、响应质量）的同时，显著减小模型大小和计算开销，适用于移动端、边缘设备或实时应用。核心思路是通过模型压缩技术减少冗余参数，而不牺牲关键能力。以下我将逐步介绍关键压缩技术，并解释如何应用于Bard模型，确保性能稳定。

白帽子黑客罗哥

不同就业方向（如AI、网络安全、前端开发）的具体学习路径和技能要求是什么？了解不同就业方向的具体要求，确实是做好职业规划的关键一步。下面这个表格汇总了AI、网络安全和前端开发这三个热门方向的概况，帮你快速建立整体印象。

【AI转行04】特征工程：治疗 AI 的“学不会”和“想太多”写在前面：在 AI 训练中，我们最怕遇到两种病：这一章，我们不讲复杂的数学，只讲怎么通过**调整数据（特征工程）和约束模型（正则化）**来治好这两块心病。

2026 年程序员自救指南所有与 AI 共事的开发者都害怕遇到这样的情形：同样的模型，同样的时间，同样的项目，甚至同样复杂度的问题，不同用户却得到截然不同的结果。有人得到伴随着幻觉的差强人意的答案，有人却收获超出预期的产出。

分布式边缘推理正在改变一切我们正见证着AI的第三次巨大规模化浪潮，这要求我们对关键基础设施进行根本性的重新思考。当业界仍痴迷于构建越来越大的前沿模型的竞赛，企业初步努力寻找杀手级应用和投资回报时，企业AI价值创造的真实战场已经转向了边缘。

智面玄赏联合创始人李男：人工智能赋能招聘行业——从效率革新到平台经济重构｜2025极新AIGC峰会演讲实录2025年12月26日，【想象·2025极新AIGC峰会】在上海浦东浦软大厦成功召开。智面玄赏联合创始人李男女士在会上做了题为《AI时代招聘变革》的演讲。重点分享了智面玄赏发展情况、发展历程以及他们在AI招聘赛道的实践心得。

多模态推理新范式！DiffThinker：用扩散模型「画」出推理和答案在多模态大模型（MLLMs）领域，思维链（CoT）一直被视为提升推理能力的核心技术。然而，面对复杂的长程、视觉中心任务，这种基于文本生成的推理方式正面临瓶颈：文本难以精确追踪视觉信息的变化。形象地说，模型不知道自己想到哪一步了，对应图像是什么状态。

ISP 级别的异常洪泛检测与防护——大流量事件的 AI 自动识别与响应工程在骨干网进入 400G 时代、CDN 流量高度动态化的今天，ISP 网络面临的不再是“流量够不够”的问题，而是“流量对不对”的问题。

【AIGC工作流】解构AI短剧生产管线：从手动调用DeepSeek+MJ，到Agent一站式自动化的演进作为一名在代码堆里摸爬滚打多年的老程序员，我对AIGC技术的落地一直保持着敏锐的观察。从最初的GPT-3 API调用，到Stable Diffusion本地部署，再到现在的视频生成模型，技术迭代的速度令人咋舌。

棒棒的皮皮

【深度学习】YOLO模型评估之指标、可视化曲线分析模型评估是训练的收尾核心环节，目的是客观判断模型的检测性能、定位问题、指导后续优化。本文将从定量指标分析（精准判断性能）和定性可视化曲线分析（直观定位问题）两个维度，给出可直接落地的评估方法（以 YOLOv8 为例，v5 通用）。

不止于自动化：新能源汽车智造的数字基座如何搭建？当一条产线能同时生产轿车与SUV，一个工位可自动识别并装配不同品牌的电池包，整个工厂的能耗根据电网的实时碳强度动态优化——支撑这一切的，已远非传统的PLC与机械臂，而是一个无声运转、却至关重要的 “数字基座” 。

企业智能研究

什么是数据治理？数据治理对企业有什么用？在数字经济深度渗透的今天，数据已成为与土地、劳动力、资本同等重要的生产要素。然而，企业在数字化转型中普遍面临“数据孤岛林立、标准不一、质量堪忧、合规承压”等痛点。据IDC《数据资产平台厂商评估2025》报告显示，尽管80%以上企业已认识到数据治理的重要性，但仅不足20%实现了系统化、规模化的治理落地。在此背景下，数据治理不再是“可选动作”，而是企业激活数据资产价值、应对合规挑战的核心抓手。

阿里云大数据AI技术

面向 Interleaved Thinking 的大模型 Agent 蒸馏实践大语言模型Agent在复杂任务中展现出卓越能力。相比传统线性推理链(Chain-of-Thought)，"交错思维"(Interleaved Thinking)通过"思考→行动→观察→再思考"的闭环机制，有效解决了状态漂移和上下文遗忘问题，显著提升多轮交互的连贯性与策略调整能力。

LangChain 非分割类型的文档转换器使用技巧01. DocumentTransformer 组件在 LangChain 中，还存在另一种非分割类型的文档转换器，这类转换器也是传递文档列表并返回文档列表，一般是将某种文档按照需求转换成另外一种格式（例如：翻译文档、文档重排、HTML 转文本、文档元数据提取、文档转问答等）。

LangChain核心组件可用工具LangChain 是一个用于构建基于大语言模型（LLM）应用的框架，其核心思想是“组合可复用的组件”来构建复杂链式逻辑。LangChain 的架构模块化清晰，主要包括以下六大核心组件：

全栈独立开发者

点餐系统装上了“DeepSeek大脑”：基于 Spring AI + PgVector 的 RAG 落地指南大家好，我是 Sail， pgsql版本的AI点餐已经完成了，代码已经提交到仓库，支持本地deepseeker1.5b模型（我电脑960显卡- -）和deepseeker API。

在班加罗尔工程实践中构建可持续演进的机器学习平台体系与技术实现分享在印度班加罗尔这一全球知名的软件与工程中心部署机器学习相关系统时，我们遇到的最大挑战并不是模型效果，而是模型如何长期、稳定、可控地运行在真实业务中。算法可以不断更新，但系统不能频繁重构；模型可以不断迭代，但线上服务必须保持稳定。这促使我们从一开始就以“平台化”的思维来建设机器学习能力。

BERT的技术细节和面试问题汇总本文默认读者已经掌握了Transformer的核心架构，因为不懂transformer直接看这篇文章可能有些费劲。没有也不要紧，我尽量解释简单些。

永远在Debug的小殿下

SLAM开发环境（虚拟机的安装）非常突然去转行做SLAM，真的一点都不了解，看了半天理论想要去实现一个SLAM感觉就是奇奇怪怪的，我都不知道改用一个什么词去描述我想要做什么

大型烟雾火灾检测识别数据集：25w+图像，2类，yolo标注数据集包含255261张烟雾火灾图像，标注类别包含2类：烟雾，火焰烟雾火灾检测识别数据集是火灾智能预警系统研发、模型性能验证与行业安全防控升级的核心基础支撑，其价值和意义可从技术研发、行业应用、安全保障三个维度展开：