深度学习

多模态大模型的统一表征与推理范式多模态大模型的统一表征与推理范式一、为何需要“统一表征”？二、统一表征的三大技术路径三、统一推理：从感知到认知的跃迁

【深度学习基础篇00】什么是深度学习？从单神经元到张量运算的入门全解同时这也是最经典的深度学习路线。深度学习是人工智能的核心分支，本质是“让计算机像人一样学会‘学习’”——不用手动编写复杂规则，而是通过模拟人类大脑的神经网络结构，让计算机从海量数据中自动捕捉规律、提炼特征，最终实现“识别、判断、预测”等功能。比如我们常见的图像识别、语音翻译，背后核心都是深度学习在发挥作用。对于入门者来说，不用纠结复杂的底层数学推导，先从核心概念、基础操作入手，就能逐步理解其原理，这也是本专栏的核心初衷。这张图很准确地描述了传统系统与机器学习之间的区别。简单来说，机器学习本身是一个黑盒子

基于深度学习电梯扶梯危险行为检测系统的设计与实现摘要：扶梯安全事故频发，传统人工监控效率低、响应慢。本系统基于YOLOv11n深度学习模型，覆盖逆行、摔倒、攀爬扶手等10种危险行为，实现扶梯危险行为的自动实时检测与三级风险智能预警。

从独立性、相关性到复杂动力系统在面对海量、杂乱无章的数据时，数据科学家和分析师最核心的动机之一，就是寻找变量之间的“信息依赖”。我们所在的物理世界与商业社会并非由完全随机的孤立事件构成，事物之间总是存在着千丝万缕的联系。

人工智能培训

超级人工智能（AGI）是否是大模型的必然发展方向？当GPT-4通过律师资格考试、AlphaFold破解蛋白质折叠难题，大模型的飞速迭代让“超级人工智能（AGI）”再次成为焦点。有人断言，AGI是大模型发展的唯一必然方向，是技术演进的终极宿命；但事实上，大模型与AGI之间存在本质鸿沟，技术路径的多元性、现实需求的导向性，决定了AGI只是大模型可能的发展方向之一，而非必然终点。

大模型输出的全过程在理解大模型（Large Language Model）的整体流程时，训练、微调和推理三者之间的关系尤为重要。

04-Tokenization实战-从BPE到Hugging-Face应用摘要: 本文深入讲解大语言模型的第一步——分词(Tokenization),从经典的Byte Pair Encoding(BPE)算法到WordPiece、SentencePiece等主流方案,详解GPT、BERT、LLaMA等模型的分词策略。通过Hugging Face Tokenizers库的实战代码,帮助读者掌握分词器训练、词表构建、特殊token处理等工程实践,理解分词对模型性能的深远影响。

人工智能培训

多模态大模型的统一表征与推理范式

吾在学习路

SAMCT: Segment Any CT Allowing Labor-Free Task-Indicator PromptsCT（Computed Tomography）是临床中最常用的医学影像之一，用于：传统深度学习方法包括：

【强化学习】第十章：随机高斯策略高斯策略属于强化学习的基于策略优化的分支，用于解决连续动作空间中的任务，本来是打算写入第八章的，但是在Actor-Critic框架中，使用高斯策略能实现更稳定、更高效的策略优化，彼时AC又没讲，所以思来想去，这部分就只能单独开一个篇章讲解了。

山东大学软件学院毕业设计（二）https://blog.csdn.net/weixin_29166013/article/details/158185843

风栖柳白杨

【Transformer】核心思想与原理Transformer最早来自论文：Attention Is All You Need 核心结论一句话：不用RNN/CNN，仅用Self-Attention（自注意力机制）+前馈网络就能建模序列。

BEV视角智驾方案业务需求分类与主流技术全解本文以智驾实际业务场景为划分依据，将BEV方案分为六大核心方向，覆盖静态环境理解、动态目标感知、可行驶空间规划、4D占用预测、端到端一体化、轻量化量产部署等全链路需求，每个方向均标注主流方案、核心优化点、智驾价值、典型应用场景，形成业务导向的BEV技术选型手册，与前序BEV发展梳理、论文推荐形成完整技术体系。

带娃的IT创业者

预测编码=Decoder 训练？Friston 自由能的 Transformer 实现NCT 技术博客专栏：《解码意识：NeuroConscious Transformer 深度解析》专栏定位：面向中高级 AI 工程师、神经网络研究者和脑机接口爱好者的技术专栏，从脑科学原理到硅基生命的意识计算框架

1.1 模型显存总体分析在训练/推理大模型时，GPU 显存并不是“全部都给模型用”。一部分显存会被 AI 框架（如 PyTorch/CUDA runtime/通信库）占用，另一部分则由系统/驱动保留，用于上下文、内核态缓冲、显存页管理、ECC、显示/持久化守护进程等。因此，同一张 GPU 上“理论可用显存”和“实际可用显存”常常不一致。

Coding茶水间

基于深度学习的鸡数量统计系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)基于深度学习的鸡数量统计系统目录视频演示1. 前言2. 项目演示2.1 用户登录界面2.2 新用户注册

【深度学习基础篇04】从回归到分类：图像分类与卷积神经网络入门在“回归实战”章节中，我们已经掌握了全连接层 nn.Linear(A, B) 的核心用法——它能将维度为A的输入矩阵，映射到维度为B的隐藏特征空间；通过堆叠多层全连接层，还能加深网络深度、增强模型的拟合能力。同时，我们也吃透了梯度下降算法的落地逻辑：包括数据集读取、模型定义、训练流程的完整闭环，这是深度学习的通用基础，可总结为下图的核心流程：

带娃的IT创业者

STDP+Transformer：当局部可塑性遇见全局语义NCT 技术博客专栏：《解码意识：NeuroConscious Transformer 深度解析》专栏定位：面向中高级 AI 工程师、神经网络研究者和脑机接口爱好者的技术专栏，从脑科学原理到硅基生命的意识计算框架

AI Agent的主流设计模式之工具调用模式LLM本质上是“静态”的，它的知识截止于训练数据，且无法直接与外部世界交互。工具调用就是为了解决LLM的三大核心局限：

4.1 Megatron-LM：千卡级集群预训练的“硬核”框架Megatron-LM 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，专门面向 Transformer 大语言模型（尤其是 GPT/LLaMA 类 decoder-only 架构）的超大规模训练。它在工程上追求“极致吞吐”，在千卡级甚至万卡级训练中，往往能取得非常强的性能与可扩展性。