人工智能

人工智能AI技术

10亿美元合作启发：AIGC正版IP应用开发，迪士尼+OpenAI技术拆解目前国内还是很缺AI人才的，希望更多人能真正加入到AI行业，共同促进行业进步。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我的教程http://blog.csdn.net/jiangjunshow，教程通俗易懂，风趣幽默，从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解。

深度学习——卷积神经网络实现手写数字识别导入所需的依赖库：torch：PyTorch 的核心包，提供张量运算和深度学习构建的基础。nn：神经网络模块，用于搭建层结构（卷积层、全连接层等）。

莫非王土也非王臣

深度学习之对比学习主要解决如何学习表征、如何解决数据稀疏问题、如何利用无标签数据等对比学习是一种自监督学习方法，侧重于通过对比正反两方面的实力来提取有意义的表征。在学习到的嵌入空间中，相似的实例应靠的更近，而不相似的实例离得更远。

Selenium+Python可通过元素定位→操作模拟→断言验证三步实现Web自动化测试一、环境搭建（5分钟完成）1. 安装依赖下载浏览器驱动（需与浏览器版本匹配）：2. 验证安装运行后若自动打开Chrome并访问百度，说明环境配置成功。

国科大高级人工智能期末复习（四）联结主义（下）——深度学习综合来看一共考过MLP、BP、CNN、RNN、GAN、ResNet、DBM。内容很多，因此采用功利性复习。

檐下翻书173

世界模型：AI理解物理空间的关键一步在人工智能的发展历程中，技术重心始终围绕“如何让机器模拟人类认知”不断迁移。从早期基于规则的专家系统，到深度学习驱动的图像识别、自然语言处理，AI在处理抽象信息和二维数据方面取得了突破性进展。尤其是大型语言模型（LLMs）的兴起，让机器能够流畅地生成文本、解析语义，甚至完成复杂的逻辑推理，但这些能力始终局限于“符号世界”的范畴。正如斯坦福大学教授李飞飞所言，当前的LLMs本质上是“在黑暗中行走的词匠”，它们能精准掌握“球”“重力”等词汇的语义关联，却无法真正理解当球从高处落下时的运动轨迹、碰撞后的反弹规律

1968年 Hart, Nilsson, Raphael 《最小成本路径启发式确定的形式基础》A* 算法深度研究报告想象一下，你正身处一座迷宫般的巨大城市中，比如迷雾笼罩的伦敦，你的任务是从特拉法加广场（起点）前往大英博物馆（终点）。你手中有一张地图，但要在成千上万条街道中找到那条绝对最短、最省体力的路线，并非易事。

InterestOriented

破解银发学习痛点兴趣岛 “普惠 + 品质” 模式打造积极老龄化范本你以为 60 + 的退休生活，就是围着孙子、灶台打转，或是在广场舞的旋律里消磨时光？有这样 50 多位平均年龄超 60 岁的乐龄歌者，用一场专业舞台的音乐会给出了不一样的答案。

ADALog 日志异常检测ADALog：自适应无监督异常检测框架，旨在适用于各种现实环境。与依赖日志解析、严格序列依赖或标注数据的传统方法不同，ADALog 直接作用于单条非结构化日志，提取日志内部的上下文关系，并对正常数据执行自适应阈值设置。采用基于 Transformer 的、预训练的双向编码器，使用掩码语言建模任务，在正常日志上进行微调，从而捕捉复杂环境中异常检测所需的领域特定语法和语义模式。异常通过标记级别（token-level）的重构概率进行识别，并聚合为日志级别的评分，使用仅基于正常数据校准的基于百分位数的自适

教培获客破局：AI智能体如何重塑需求捕捉与转化新范式在教培行业获客成本持续高升、客户决策周期逐渐延长的当下，瞬维AI获客智能体凭借“意图精准识别-角色动态扮演-全天24小时触达”多个体系，正在重构教培机构从“流量获取”到“精准转化”的核心链路，成为教培行业突破增长瓶颈的战略级工具。

HyperAI超神经

IQuest-Coder-V1：基于代码流训练的编程逻辑增强模型；Human Face Emotions：基于多标注维度的人脸情绪识别数据集当前，AI 代码生成工具虽然普及，但常面临生成代码逻辑僵化、上下文理解不足、难以模仿真实开发流程的挑战。许多模型仅学习代码片段的「静态快照」，缺乏对代码为何及如何修改的深层理解，导致生成的代码实用性受限。

开发者每周简报

MCP + 氛围编辑现在，很多程序员都在谈论一个叫 MCP 的新东西。MCP 的全名是“模型上下文协议”，它是一种让 AI 更好使用数据的新方法。如果你还没听说过，也没关系，但在程序员圈子里，它真的很火。有人已经用它让 AI 帮忙做 3D 设计、写代码，甚至直接操作软件。以前，学习编程的人需要搞懂很多复杂的 API，比如 REST、GraphQL 或 SOAP。要是你解释不清楚这些东西，可能还会被别人看不起。但现在不一样了。很多人开始用 AI 写代码，只要描述需求，AI 就能帮你完成。这种方式被开玩笑地叫做“氛围编码”。

啊阿狸不会拉杆

《机器学习》第 1 章 - 机器学习概述大家好！今天开始我们《机器学习》系列的第一篇内容 —— 机器学习概述。这一章是机器学习的入门基石，我会用通俗易懂的语言拆解核心概念，搭配可直接运行的 Python 代码、可视化对比图和思维导图，帮大家建立对机器学习的整体认知。所有代码都经过实测，注释详尽，新手也能轻松上手！

人工智能之核心基础机器学习第十八章经典实战项目第十八章经典实战项目根据房屋特征（面积、房间数、位置等）预测价格。💡 关键点：预测电信用户是否会流失（0/1分类）。

矩阵束法（Matrix Pencil）用于 FMCW 雷达干扰抑制：论文精读Wang J, Ding M, Yarovoy A. Matrix-pencil approach-based interference mitigation for FMCW radar systems[J]. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 2021, 69(11): 5099-5115.

编程小风筝

机器学习和稀疏建模的应用场景和优势机器学习是一种人工智能技术，它使计算机系统能够从数据中学习并做出预测或决策，而无需明确编程。它涉及到使用算法和统计模型来分析大量数据，识别其中的模式和关系，然后利用这些信息来预测未来事件或做出决策。机器学习可以应用于各种领域，包括图像识别、自然语言处理、推荐系统、医疗诊断等。

【2025.8 npj】图检索增强的大型语言模型用于面部表型相关的罕见遗传疾病https://www.nature.com/articles/s41746-025-01955-x?error=cookies_not_supported&code=37605f54-d943-4353-8d5f-0f5253f44b3f#:~:text=In%20diagnostic%20tests%2C%20RAG%20LLMs,latter%20was%20unrecorded%20in%20FPKG

程序员小嬛

(TETCI 2024) 从 U-Net 到 Transformer：即插即用注意力模块解析小伙伴们好，我是小嬛。专注于人工智能、计算机视觉领域相关分享研究。【目标检测、图像分类、图像分割、目标跟踪等项目都可做，相关领域论文辅导也可以找我；需要的可联系（备注来意）】

生成式引擎优化（GEO）终极指南：优化品牌在对话式AI中的呈现与推荐生成引擎优化（GEO）是优化内容以提升AI驱动搜索体验可见性的过程。传统SEO侧重于搜索引擎结果页（SERPs）排名，而GEO则关注在大型语言模型（LLM）和生成式搜索引擎（如ChatGPT Search、Perplexity和Google AI Overviews）生成的AI生成答案中被包含和引用。

小程故事多_80

AI Agent进阶架构：用渐进式披露驯服复杂性当AI Agent的复杂度突破基础阈值后，真正的挑战往往不再是大语言模型（LLM）本身的能力上限，而是如何合理分配上下文、精准调用工具、稳定控制流程。同样一套模型，有的团队能将其打磨成可稳定交付任务的执行系统，有的却只能停留在“偶尔灵光一现”的聊天机器人阶段，这背后的核心差距，就藏在架构设计里。