在AI大模型的军备竞赛中，发布会通常是枯燥的PPT宣讲和精心剪辑的Demo。但2026年9月中旬，谷歌DeepMind用一种极具极客精神且充满攻击性的方式，给全...

在 Linux 服务器（Debian 12 / 宝塔面板 Python 项目管理器）部署服装以图搜图服务时，执行服装语义分割与裁切接口 /api/search_...

很多人接触大模型、AI生成文本时，都有一个共同困惑：AI到底是怎么读懂人类文字，又精准输出通顺内容的？我们日常对话、文案生成、代码编写、问答交互，所有大模型能力...

在上一章中，我们搭建好了 AI Agent 的开发环境、理清了智能体的架构与框架选型。从本章开始，我们正式进入AI Agent 底层核心技术栈实战学习。

我们刚刚完成了老旧 V100 上 bs=1 decode 的收官优化——Qwen3-8B TPOT 34.53 → 22.39 ms（1.54×），追回 lla...

调用 from transformers import AutoModel 只要一行代码，但真正理解 Transformer 的人少之又少。多数开发者对 Att...

站在2026年年中的节点回望，人工智能产业刚刚经历了一场人类科技史上最为惨烈也最为壮阔的洗牌期。如果说2023年是“百模大战”的草莽元年，2024年是应用落地的...

本文用一张架构对比图，讲清楚一件事：在大模型长程检索这件事上，混合架构（一半线性注意力 + 一半 Softmax）不仅更省内存，而且准确率更高——纯 Softm...

在本系列的第一部分中，通过探索DeepSeek-V3的理论基础并实现关键配置元素（如旋转位置嵌入），为后续内容奠定了基础。该教程阐述了DeepSeek-V3如何...

在寻找烹饪创意时，人们常常从社交媒体和餐厅中获得灵感，保存喜欢的食物截图或照片。某机构已经构建了一项技术，让人们能够利用这些图像来查找对应的烹饪食谱。在2021...

       大模型的核心瓶颈之一是注意力机制的显存开销——标准 Transformer 要算一个 $L \times L$ 的大矩阵，序列越长越爆炸。

摘要： 大语言模型的迅猛发展深刻改变了人机交互范式。本文聚焦于支撑其核心能力的底层技术：词嵌入与自注意力机制。研究从传统稀疏表示法的局限性出发，系统对比了Wor...

当今最强大的AI工具——无论是能够总结文档、生成艺术作品、创作诗歌，还是预测极其复杂蛋白质折叠方式的工具——都依赖于“Transformer”架构。这种神经网络...

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在本教程中，探索OpenMythos的实现，这是对Claude Mythos架构的理论重构，通过迭代计算而非增加参数规模来实现更深层的推理。构建并分析使用GQA...

在今年的知识发现与数据挖掘国际会议（KDD）上，我们介绍了一种新的学习排序方法，该方法纳入了绝对反馈。它还使用了在自然语言处理中非常流行的Transformer...