
SecMulti-RAG:兼顾数据安全与智能检索的多源RAG框架,为企业构建不泄密的智能搜索引擎
本文深入剖析SecMulti-RAG框架,该框架通过集成内部文档库、预构建专家知识以及受控外部大语言模型,并结合保密性过滤机制,为企业提供了一种平衡信息准确性、完整性与数据安全性的RAG解决方案,同时有效控制部署成本。

CLIMB自举框架:基于语义聚类的迭代数据混合优化及其在LLM预训练中的应用
CLIMB通过在语义空间中嵌入并聚类大规模数据集,并结合小型代理模型与性能预测器,迭代搜索最优数据混合比例。

10招立竿见影的PyTorch性能优化技巧,让模型训练速度翻倍
本文基于对多种模型架构、不同PyTorch版本和容器环境的实证测试,系统总结了PyTorch性能调优的关键技术,旨在帮助开发者构建高效、可扩展的深度学习应用。

SmolVLM:资源受限环境下的高效多模态模型研究
SmolVLM是专为资源受限设备设计的一系列小型高效多模态模型。尽管模型规模较小,但通过精心设计的架构和训练策略,SmolVLM在图像和视频处理任务上均表现出接近大型模型的性能水平,为实时、设备端应用提供了强大的视觉理解能力。

从零开始用Pytorch实现LLaMA 4的混合专家(MoE)模型
我们将使用Pytorch逐步从零开始实现一个简化版的LLaMA 4 MoE模型。通过详细的代码实现和解释,我们将深入理解MoE架构的关键组件及其工作原理。

ReSearch:基于强化学习的大语言模型推理搜索框架
ReSearch是一种创新性框架,通过强化学习技术训练大语言模型执行"推理搜索",无需依赖推理步骤的监督数据。

2025年GitHub平台上的十大开源MCP服务器汇总分析
本文深入分析GitHub平台上十个具有代表性的MCP服务器项目,这些技术方案正在重塑AI系统与外部环境的集成方式。

Crawl4AI:为大语言模型打造的开源网页数据采集工具
Crawl4AI作为专为大语言模型设计的开源网页数据采集工具,通过突破传统API限制,实现了对实时网页数据的高效获取与结构化处理。

用离散标记重塑人体姿态:VQ-VAE实现关键点组合关系编码
本文构建了一个姿态重建模型,实现了上述概念。

MCP与A2A协议比较:人工智能系统互联与协作的技术基础架构
本文综合分析基于Anthropic和Google的官方技术文档以及截至2025年4月的行业研究资料。

比扩散策略更高效的生成模型:流匹配的理论基础与Pytorch代码实现
扩散模型(Diffusion Models)和流匹配(Flow Matching)是用于生成高质量、连贯性强的高分辨率数据,,扩散实际上是流匹配的特例,流匹配作为一种更具普适性的方法

从零实现基于扩散模型的文本到视频生成系统:技术详解与Pytorch代码实现
本文详细介绍了基于扩散模型构建的文本到视频生成系统,展示了在MSRV-TT和Shutterstock视频标注数据集上训练的模型输出结果。以下是模型在不同提示词下的生成示例。

18个常用的强化学习算法整理:从基础方法到高级模型的理论技术与代码实现
本文系统讲解从基本强化学习方法到高级技术(如PPO、A3C、PlaNet等)的实现原理与编码过程,旨在通过理论结合代码的方式,构建对强化学习算法的全面理解。

PyTorch CUDA内存管理优化:深度理解GPU资源分配与缓存机制
本文将深入剖析PyTorch如何优化GPU内存使用,以及如何通过定制其内部系统机制来充分发挥GPU集群的性能潜力。

LangChain RAG入门教程:构建基于私有文档的智能问答助手
本文详述了如何通过检索增强生成(RAG)技术构建一个能够利用特定文档集合回答问题的AI系统。

基于LlamaIndex实现CodeAct Agent:代码执行工作流的技术架构与原理
本文将详细阐述如何利用LlamaIndex框架从底层构建CodeAct Agent,深入剖析其内部工作机制,以及如何在预构建解决方案的基础上进行定制化扩展。

频率派与贝叶斯统计在营销组合建模中的应用比较:隐私优先时代的方法选择
本文将深入探讨频率派和贝叶斯MMM之间的核心差异,全面比较两种方法的优势、局限性、适用场景及相关工具。无论你是希望优化模型的数据科学家,还是寻求更明智预算分配决策的营销决策者,本指南都将帮助你确定哪种方法更适合你的业务需求。

基于Transformer架构的时间序列数据去噪技术研究
本文将详细探讨一种基于Transformer架构的时间序列去噪模型的构建过程及其应用价值。