最近有一项研究让我十分好奇，它似乎在尝试翻转我们熟悉的剧本——不是用人工智能去“分析”社区，而是让社区来“教会”人工智能如何看世界。这听起来像是一种充满温度的技...

在多模态大模型飞速发展的今天，CLIP作为连接视觉与语言的“基石”依然发挥着重要作用。然而，随着应用场景的深入，研究人员逐渐发现CLIP的文本编码器已经成为整个...

光学字符识别（OCR）技术的商品化历来是一场向低价看齐的竞赛，通常以牺牲结构保真度为代价。然而，Mistral OCR 3 的发布标志着市场格局的显著转变。它宣...

服务超时、探针失败、Pod 起不来、节点 NotReady、偶发 502……你去翻日志，啥也没有；你问开发，人家说“我代码没改”；你一看监控，CPU、内存都挺健...

“技术越强大，责任越重大。” 深度学习已从实验室走向社会核心，但随之而来的是 规模、伦理、可解释性 等深层挑战。本章将系统剖析：

Calico 默认走的是 三层路由（BGP IP-in-IP VXLAN），核心思想一句话：

“深度学习的边界，正在被不断拓展。” 本章将带你超越基础分类任务，深入三大前沿方向： 🔍 目标检测与分割（让机器“看清”物体） 🎮 强化学习（让机器“学会决策”...

在强化学习（RL）中，智能体通过试错与环境反复交互，学习一种能最大化奖励信号的策略。

Istio、Envoy、Sidecar、流量镜像、灰度发布、金丝雀、熔断、限流、可观测性……PPT 上一个比一个好看。

地球是一个复杂的系统。从气温波动等常规事件到干旱、冰雹和厄尔尼诺-南方涛动现象等极端事件，都可能影响农作物产量、导致航班延误，并引发洪水和森林火灾。对这些变化进...

参数一路狂飙：像素更高、帧率更快、功率更猛、视角更广、体积更小。单看规格表，很难不让人兴奋。但真正把设备装上产线的人，往往会在几周后露出一种复杂的表情——系统确...

在计算机视觉领域，YOLO系列一直是速度和精度的代名词。但长期以来，所有YOLO模型都存在一个根本性限制：它们只能识别训练时见过的类别。

“训练是科学，部署是工程。” 模型在实验室跑通只是第一步，高效、稳定、低成本地服务用户才是 AI 价值的真正体现。本章将系统讲解模型保存、优化与部署全流程，并以...

在小流量时代没问题，在 百万 PPS（packet per second） 面前：

红外成像领域的小目标检测一直是个技术难题——目标可能只是几个像素点，还常常淹没在复杂的云层、海面背景或者传感器噪声里。

在追求模型规模的竞赛中，一个反直觉的事实正在发生：NVIDIA 的 C-RADIOv4 仅用 6.31 亿个参数就达到了 DINOv3 的 70 亿参数模型的性...

掌握深度学习理论后，动手实现是检验理解、积累经验的关键一步。本章将系统对比两大主流框架 PyTorch 与 TensorFlow/Keras，并通过四大经典项目...

很多人第一次听 eBPF，是从 tracing、bcc、bpftrace 开始的，但说实话：

现实情况是，任何在零售、物流、电子商务等领域处理过时间序列预测问题的人，都肯定曾为那条“不听话”的长尾分布而苦恼。令人畏惧的间歇性时间序列使得预测工作变得异常困...