深度学习

AI Coding 时代的 TDD：从理念到工程落地现在大家都在使用ai写代码，手写代码的时代慢慢过去了，但是现在有一个问题，就是如何判断ai写的代码有效，这就离不开测试用例。那么应该先写代码，还是应该先写测试用例呢，今天主要说下TDD。

【理论分析】信息熵的极值问题：什么时候最小？什么时候最大？信息熵是机器学习中最常见、也最容易“看懂却没想透”的一个公式： H(X)=−∑i=1np(xi)log⁡2p(xi) H(X) = - \sum_{i=1}^{n} p(x_i) \log_2 p(x_i) H(X)=−i=1∑np(xi)log2p(xi) 你可能已经很熟悉它：

Large Model-learning(3)消失了一段时间，被老师拉去搞论文了，并且重新制定了以下学习计划。算法题往后放一放，先速成小土堆，再去弄项目吧。

春末的南方城市

比肩顶尖闭源模型！京东开源240亿参数多模态模型JoyAI-Image：统一理解/生成/编辑，重塑AI图像编辑。在数字图像创作与编辑领域，我们长期面临着一个痛点：不同的编辑任务需要不同的工具。想要移除背景用A模型，更换风格用B模型，修复瑕疵用C模型……这种"碎片化"的工作流不仅效率低下，还难以保证输出质量的一致性。

大模型微调根据更新参数的范围，主要分为两种策略：大模型的微调技术主要可以分为两大类：传统的全参数微调和当前主流的参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）。

Deep Learning With Pytorch NotesChapter 1 Getting Started with Deep Learning Using Pytorch

AI NLP核心技术指南AI NLP核心技术指南

网络工程小王

【大模型基础部署】（学习笔记）目录大模型部署学习笔记：从压缩到应用开发的全流程指南一、模型压缩：让大模型“瘦身”上终端1.1 为什么需要压缩？

万里鹏程转瞬至

论文简读：Embarrassingly Simple Self-Distillation Improves Code Generation发表时间：2026.4.1 论文地址：https://arxiv.org/html/2604.01193v1 测试代码：https://github.com/apple/ml-ssd/tree/main

AI医影跨模态组学

NPJ Precis Oncol 广东省人民医院放射科刘再毅团队：基于纵向MRI的深度学习模型预测乳腺癌病理完全缓解01文献学习今天分享的文献是由广东省人民医院放射科刘再毅教授团队联合南方医科大学、昆明医科大学第三附属医院、广州医科大学第一附属医院、中山大学等多中心团队近日（2026年1月5日）在肿瘤学领域顶刊《npj Precision Oncology》（中科院1区top，IF=8）上发表的研究“Longitudinal MRI-based deep learning model for predicting pathological complete response in breast cancer: a mu

BERT在小说大模型中的核心定位：理解者、解码者、守护者在AI重塑文学创作与阅读体验的时代浪潮中，Transformer架构的大语言模型无疑是聚光灯下的绝对主角。GPT系列以惊人的生成能力续写故事，DeepSeek-R1在阅文集团的集成让网文创作迎来了智能化时刻。

基于深度学习的CT图像肺结节分割与检测系统肺结节作为肺癌早期最主要的影像学表现，其精准分割与检测是实现肺癌早诊早治、降低死亡率的关键。当前临床依赖人工阅片筛查肺结节，存在效率低、漏诊误诊率高、诊断一致性差等问题，难以适配海量低剂量CT（LDCT）影像的筛查需求。为此，本文开展基于深度学习的CT图像肺结节分割与检测系统研究，旨在提供高效、精准的智能化解决方案。本文首先梳理肺结节检测的研究背景、价值及国内外研究现状，明确现有技术痛点；随后采用VOC+YOLO双格式标注的肺部CT数据集（含1186张样本），完成肺实质分割预处理以消除背景干扰；基于Y

人工智能简述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），简单来说，就是让机器具备人类智能的技术。它不是某一种单一的技术，而是一门涵盖计算机科学、数学、心理学、语言学等多学科的交叉领域，核心目标是让机器能够模拟、延伸和扩展人类的智能，完成原本需要人类大脑才能处理的复杂任务——从识别图像、理解语言，到推理决策、创造内容，甚至超越人类的极限能力。

【数据集】数据集汇总（按比例划分训练、验证、测试）包含训练好的模型汇总往期的数据集链接。家庭室内烟火数据集吸烟行为数据集参考链接【深度学习02】YOLO模型的数据集、训练、验证、预测、导出_yolo训练数据集-CSDN博客

小说大模型---全连接神经网络-大模型中真正的“守门人”然而，当DeepSeek这样的“顶流”大模型风光无限时，一个容易被忽视的关键问题浮出水面：**那些让小说更“好看”的决策任务——判断一个开篇会不会爆、分析你的文风像不像某位大神、决定剧情走向是否合乎逻辑——究竟是谁在幕后说了算？**

四足强化入门3---Robot Lab重点机器人配置，训练和调参#从本质上说，这个主类的作用把locomotion强化学习任务所有关键元素全部组织成一个标准化，可复用的，可继承的环境模板，为后续不同机器人只要在这个模板上替换自己信息配置，奖励函数权重，少量参数就可以快速构建训练环境

[特殊字符] Roberts、Sobel、Prewitt 边缘检测算子全对比从核心原理、卷积核、优缺点、适用场景四个维度，彻底搞懂这三个经典一阶微分边缘检测算子的区别，同时补充关键细节和实战建议。

AI医影跨模态组学

ESMO Open 中国医学科学院肿瘤医院：整合影像组学、病理组学和活检适应性免疫评分预测局部晚期直肠癌远处转移01文献学习今天分享的文献是由中国医学科学院肿瘤医院（国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心）团队于2025年2月在《ESMO Open》（中科院1区top，IF=8.3）上发表的研究“Integrating radiomics, pathomics, and biopsy-adapted immunoscore for predicting distant metastasis in locally advanced rectal cancer”即结合放射组学、病理组学和活检适应性免疫评分预测局部晚期直

大米杂质检测数据集（YOLO格式）本数据集面向大米生产线中的异物（杂质）自动检测任务，包含5类常见混入杂质的目标检测标注，适用于基于深度学习的目标检测模型训练与评估，如YOLO系列、Faster R-CNN等主流框架。

薛定e的猫咪

【Neural Networks 2025】TDAG 论文解读：多智能体不是重点，动态任务分解才是关键大语言模型让 Agent 成为近两年最热门的研究方向之一，但一个核心问题始终没有被彻底解决：为什么模型看起来很聪明，一到复杂、多步骤、真实世界任务里就频繁失效？