人工智能

人工智能训练

【极速部署】Ubuntu24.04+CUDA13.0 玩转 VLLM 0.15.0：预编译 Wheel 包 GPU 版安装全攻略本次安装锁定以下版本组合（适配 Ubuntu24.04 x86_64 架构 + RTX A6000 显卡）：

迁移学习相关的期刊和会议Hi，大家好，我是半亩花海。在上节说明了迁移学习的前沿研究方向（AI与人类经验结合、传递式、终身、在线、强化、可解释性等）之后，本文主要将介绍迁移学习相关的期刊和会议。随着迁移学习研究的快速发展，越来越多的新方法和应用在顶级期刊和会议上发表。本文汇总了迁移学习相关的国际期刊和会议信息，为初学者提供论文查找参考，并列出了王晋东《迁移学习简明手册》等参考资料链接，方便大家进一步了解该领域的最新研究进展。

DeepSeek-OCR 2: 视觉因果流基于Huggingface transformers库在NVIDIA GPU上进行推理。测试环境要求为python 3.12.9 + CUDA11.8：

薛定谔的猫1982

二十一、基于 Hugging Face Transformers 实现中文情感分析情感分析情感分析作为自然语言处理（NLP）的核心任务之一，广泛应用于电商评论分析、影视口碑研判、舆情监控等场景。本文将基于 Hugging Face 生态的 Transformers、Datasets 库，结合哈工大中文 RoBERTa 预训练模型，从零实现中文文本情感分析模型的训练、评估全流程。

《AI视频生成技术原理剖析及金管道·图生视频的应用实践》在当今数字化时代，视频内容的需求呈现出爆炸式增长，从商业营销到个人创作，视频已经成为信息传播的重要载体。传统视频创作方式面临着成本高、效率低、技术门槛高等诸多挑战，而AI视频生成技术的出现为解决这些问题带来了新的希望。AI视频生成技术通过人工智能算法，能够根据输入的图像、文本等信息自动生成视频内容，大大提高了视频创作的效率和质量。本文将深入剖析AI视频生成的技术原理，并结合金管道信息科技有限公司的金管道·图生视频产品，探讨其在实际应用中的优势和特点。

数智联AI团队

AI搜索引领开源大模型新浪潮，技术创新重塑信息检索未来格局在人工智能技术日新月异的今天，信息检索领域正经历一场由大模型驱动的深刻变革。传统的搜索引擎模式，在面对日益复杂、个性化且深度的用户需求时，已显露出其局限性。正是在这一背景下，AI搜索应运而生，凭借其前沿的开源大模型技术与创新的应用架构，迅速成为业界瞩目的焦点，为“什么是AI搜索”这一问题提供了最具说服力的当代注解。

【线性 VS 逻辑回归：一篇讲透两种核心回归模型】在N维空间中找到一个像直线方程一样的函数来拟合数据基于多元线性回归的数据建模与分析，针对体重、年龄与血压收缩压之间的关系进行建模和预测。

从项目入手机器学习——（四）特征工程（简单特征探索）仍然用之前提到的泰坦尼克号数据集来进行特征工程，不同的是，本次从kaggle加载数据集，并尝试在该竞赛中拿到一个好的成绩（数据集）

未来已来-AI标注工具的下一个10年从2015年的LabelImg到2025年的TjMakeBot，数据标注工具经历了巨大的变化。十年前，标注一张图片需要手动绘制每一个边界框，一个标注员每天最多处理几百张图片；而今天，借助AI辅助，同样的工作量可以在几分钟内完成。

AI学习笔记整理（66）——多模态大模型MOE-LLAVA1.语言模型LLM · 定义：在超大规模文本数据上训练，以理解和生成自然语言为核心目标的模型。 · 本质： “文本专家”。它将世界知识、逻辑和任务抽象为符号（语言）进行处理。 · 输入/输出：文本 ——文本。 · 例子： GPT-4（纯文本版）、Llama、Claude。

小鸡吃米…

机器学习中的代价函数摘要：本文介绍了机器学习中常用的代价函数及其应用。分类任务主要使用二元交叉熵（二分类）和类别交叉熵（多分类）函数，回归任务常用均方误差和平均绝对误差。文章详细解释了二元交叉熵函数的数学定义、特性及Python实现方法，并通过鸢尾花数据集示例展示了如何用scikit-learn训练逻辑回归模型并计算损失值。代价函数的选择直接影响模型优化效果，理解其原理对机器学习实践具有重要意义。

元空AI+Clawdbot：7×24 AI办公智能体新形态详解（长期上下文/自动化任务/工具粘合）Clawdbot（最近改名叫 Maltbot），目前最热门的 AI 项目，不光是在 X 上「一夜成名」，在谷歌上的搜索量更是直接超过了 Claude Code、Codex。Clawdbot，无数海外 AI 博主将其称为：

【AI学习】TM Forum《Autonomous Networks Implementation Guide》快速理解2025年6月，TM Forum联合75家全球领先的产业伙伴，共同发布了具有里程碑意义的自智网络白皮书7.0，定义了以自智网络智能体（AN Agent）为核心的自智网络Agentic功能架构和智能体架构，推动智能体、数字孪生技术与通信网络深度融。下面简单了解一下这个白皮书。

Techblog of HaoWANG

目标检测与跟踪（8）- 机器人视觉窄带线激光缝隙检测系统开发在工业自动化检测和质量控制领域，非接触式尺寸测量技术具有重要应用价值。特别是在微细结构检测、材料缺陷分析和精密装配验证等场景中，传统接触式测量方法存在精度限制和损伤风险。基于视觉的激光线扫描技术通过将结构光投影到被测物体表面，利用三角测量原理实现高精度三维轮廓重建，已成为现代智能制造中的关键技术之一。

Claude Skills 笔记整理常见翻车点（高方差）：结论：模型可以 improvise，但放进长链路跑几次，你会害怕它的方差。Skills 更像工程化的“行为中间层”：

【计算机视觉】基于YOLO11-P6的保龄球检测与识别系统保龄球是一项广受欢迎的运动，在体育训练、比赛分析以及娱乐领域都有广泛应用。随着计算机视觉技术的发展，利用深度学习算法实现保龄球检测与识别成为可能。本文将介绍如何基于最新的YOLO11-P6架构构建一个高效的保龄球检测与识别系统，帮助教练和运动员更好地分析比赛数据，提高训练效果。🎳🎯

（8-3）传感器系统与信息获取：多传感器同步与传输在人形机器人系统中，IMU、关节编码器、力矩传感器、相机、激光雷达、触觉阵列等多类传感器同时工作，其采样频率、数据格式与通信接口高度异构。若缺乏统一的时间基准与高效的数据传输机制，将直接导致感知融合失真、控制延迟增大，甚至引发系统不稳定。因此，多传感器同步与传输是连接“感知层—控制层—决策层”的关键基础设施。

人工小情绪

Clawbot (OpenClaw)简介OpenClaw 是一个“消息优先（Messaging-First）”的 AI 助理, 它是一个可以运行在自己设备上的私人AI助手。它的核心理念是将强大的 AI 能力无缝集成到你日常沟通的工具中。

品牌公关AI化实践：Infoseek舆情系统技术架构解析数字化时代，品牌公关面临实时性、精准性和效率的三重挑战。传统人工监测模式已难以应对全网海量信息。本文将深入解析Infoseek数字公关AI中台的技术架构与实现方案。

咋吃都不胖lyh

CLIP 不是一个 “自主判断图像内容” 的图像分类模型，而是一个 “图文语义相似度匹配模型”—CLIP 不是一个 “自主判断图像内容” 的图像分类模型，而是一个 “图文语义相似度匹配模型”—— 它无法主动 “认出” 图片里是大马哈鱼还是三文鱼，只能在你提供的文本候选列表中，找出和图片语义最相似的那一个，这是它的核心工作逻辑。