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16 位 SAR ADC 逐次逼近型 ADC 模拟集成电路设计探秘【16位SAR ADC 逐次逼近型ADC模拟集成电路设计】 16位SAR ADC 同步时序；采样率1MHz；动态比较器；栅压自举采样开关；测试电路；精度为14.61；台湾65nm工艺下载后可直接使用，保证仿出正确波形。有matlab代码，FFT，计算ENOB SNDR SFDR SNR THD 附带自己收集的的一些珍贵adc资料何乐年，sar adc 仿真教程

simpack软件的模型以及教程，包括基础的教程还有rail方向的教程。（教程包括pdf、视...simpack软件的模型以及教程，包括基础的教程还有rail方向的教程。（教程包括pdf、视频还有模型）高版本可打开，低版本打不开，simpack版本低于2018的勿，

【电子书】大语言模型综述（391页）2022 年底，ChatGPT震撼上线，大语言模型技术迅速“席卷”了整个社会，人工智能技术因此迎来了一次重要进展。面对大语言模型的强大性能，我们不禁要问：支撑这些模型的背后技术究竟是什么？这一问题无疑成为了众多科研人员的思考焦点。

AI 十大论文精讲（二）：GPT-3 论文全景解析——大模型 + 提示词如何解锁 “举一反三” 能力？在人工智能技术从理论突破走向工程落地的进程中，一篇篇里程碑式的论文如同灯塔，照亮了技术演进的关键路径。为帮助大家吃透 AI 核心技术的底层逻辑、理清行业发展脉络，博主推出「AI 十大核心论文解读系列」，每篇聚焦一篇关键论文的问题背景、核心创新与行业影响。本篇博客解读AI领域十大论文的第二篇——《Language Models are Few-Shot Learners》论文。

BPE编码从零开始实现pytorch我们直接按照目前主流 LLM（如 GPT-2/3/4, Llama）的处理方式来写：基于 Unicode 编码的 BPE。

Copilot、Codeium 软件开发领域的代表性工具背后的技术早期， Claude、Copilot、Codeium新兴的AI代码助手，模型的温度、切片的效果、检索方式、提示词的约束、AI 回复的约束、最终数据处理；整个环节，任何一个地方都可能造成最终效果不理想。

GPT-3 技术报告原文《Language Models are Few-Shot Learners》， 22 Jul 2020

系统提示的“消亡”？上下文工程正在重新定义人机交互规则随着AI进入Agent时代，构建语言模型的焦点正从“为提示找到正确的词语和短语”转向“什么样的上下文配置最有可能产生期望的模型行为？”这一转变标志着提示工程（Prompt Engineering）正在自然演进为上下文工程（Context Engineering）。本文我将从技术视角剖析上下文工程的核心逻辑，希望能帮助到各位。

LLM 笔记 —— 03 大语言模型安全性评定本文探讨了大型语言模型的四个关键问题：1）错误信息问题，可通过事实核查和有害词检测补救； 2）固有偏见问题，提出了使用红队模型检测偏见的方法； 3）AI生成内容识别难题，讨论了分类和水印技术； 4）模型安全风险，分析了越狱攻击和提示注入等攻击手段。

GPT-Realtime 弹幕TTS API 低延迟集成教程在直播间中，弹幕语音的延迟问题一直困扰开发者和运营人员。本文将详细介绍如何使用 GPT-Realtime 弹幕TTS API 实现秒级低延迟播报，提供可操作步骤和实用技巧，帮助你快速完成集成。

努力还债的学术吗喽

2020 GPT3 原文 Language Models are Few-Shot Learners 精选注解本文为个人阅读GPT3，部分内容注解，由于GPT3原文篇幅较长，且GPT3无有效开源信息这里就不再一一粘贴，仅对原文部分内容做注解，仅供参考详情参考原文链接原文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.14165

智能体协同作战：实现工具调用成功率提升47%的架构奥秘前言：“ISC.AI 2025互联网安全大会开幕式及未来峰会”于8月6日在北京举行。360集团创始人、ISC大会主席周鸿祎在演讲中表示，行业里还有很多的争论，到底是做单智能体还是多智能体。多智能体这个时代已经来了，因为单智能体的能力确实非常有限。今天我们就深入探讨多智能体系统的核心原理与工程实践。

金融大模型与AI在金融业务中的应用调研报告（2025年）本报告基于2025年最新行业实践与技术进展，系统梳理了金融大模型的技术演进路径与核心应用场景，结合华为、腾讯、中信建投等头部机构的典型案例，深入分析AI在金融业务中的落地成效与挑战，并提出未来趋势预测。

nightunderblackcat

[AI风堇]基于ChatGPT3.5+科大讯飞录音转文字API+GPT-SOVITS的模拟情感实时语音对话项目[AI风堇]最近利用工作日的晚间和周末时间，我完成了一个有趣的Python编程小项目。这个项目的灵感来源于上个月在B站看到的"科技怪咖"UP主分享的一个视频，视频中展示了一个名为"DataMagic"的自动化数据处理工具，能够智能分析Excel表格数据并生成可视化报告。

铸剑师欧冶子

AI领域的黄埔军校：OpenAI是新一代的PayPal Mafia，门生故吏遍天下自从OpenAI成立以来，它不仅为全球人工智能（AI）研究和应用做出了巨大贡献，还成为了AI领域的重要“黄埔军校”。大量OpenAI的前高管、工程师和研究人员离开后，继续在AI行业开疆拓土，创办了多个极具影响力的初创公司，而OpenAI自身也通过投资和并购不断扩展其在AI产业中的影响力。本文将介绍这些由OpenAI前高管和员工创立的公司，探讨它们如何在AI领域内创造价值，并深入分析OpenAI在AI领域的投资布局，以及其前员工如何成为行业的核心人物。

搜索引擎vs向量数据库：LangChain混合检索架构实战解析核心场景：解决大模型知识滞后问题，通过搜索引擎获取实时信息避坑指南：公共API存在频率限制，建议使用代理或自建网关服务

John_今天务必休息一天

大语言模型预训练数据——数据采样方法介绍以GPT3为例这是 GPT - 3 训练时的数据集配置，核心是非等比例采样——不按数据集原始大小分配训练占比，而是人工设定不同数据集在训练中被抽取的概率（Weight in training mix ），让小数据集也能被多次学习，大数据集适当降低重复度，平衡模型学习广度与深度。

【Prompt实战】国际翻译小组本文原创作者：姚瑞南 AI-agent 大模型运营专家/音乐人/野生穿搭model，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）

解决RAGFlow部署中镜像源拉取的问题Error response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/ ": context deadline exceeded

BERT、GPT-3与超越：NLP模型演进全解析自然语言处理（NLP）领域近年来经历了前所未有的变革，从早期的统计方法到如今的深度学习大模型，技术的进步推动了机器理解、生成和交互能力的飞跃。其中，BERT和GPT-3作为两个里程碑式的模型，分别代表了不同的技术路线，并在各自的应用场景中展现出强大的能力。本文将深入解析BERT和GPT-3的核心思想、技术差异，并探讨NLP模型的未来发展趋势。　　1.BERT：双向编码器的革命　　2018年，谷歌推出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Tra