深入解析torch.compile：提升PyTorch模型性能、高效解决常见问题
torch.compile为PyTorch用户提供了强大的性能优化工具，但在实际应用中仍需谨慎处理各种潜在问题。通过系统化的调试策略、深入的组件分析和针对性的优化措施，用户可以有效提升模型性能并解决常见问题。
RAG-MCP：基于检索增强生成的大模型工具选择优化框架
RAG-MCP框架不仅具有学术价值，更解决了AI助手和自主代理发展面临的核心瓶颈。随着我们期望LLM在动态环境中执行日益复杂的任务，其高效利用多样化外部工具的能力变得尤为关键。
SmolDocling技术解析：2.56亿参数胜过70亿参数的轻量级文档处理模型
SmolDocling基于Hugging Face SmolVLM-256M模型开发而来，是一款体积显著小于同类产品的紧凑型模型。与主流视觉模型相比，其体积减小了5-10倍，仅包含2.56亿个参数。尽管规模较小，其性能水平却足以与参数量为其27倍的大型视觉模型相媲美。
从零构建知识图谱：使用大语言模型处理复杂数据的11步实践指南
本文将基于相关理论知识和方法构建一个完整的端到端项目，系统展示如何利用知识图谱方法对大规模数据进行处理和分析。
Pandas数据合并：10种高效连接技巧与常见问题
Pandas库中的merge和join函数提供了强大的数据整合能力，但不恰当的使用可能导致数据混乱。基于对超过1000个复杂数据集的分析经验，本文总结了**10种关键技术**，帮助您高效准确地完成数据合并任务。
PINN应用案例：神经网络求解热扩散方程高质量近似解
PINN框架的关键组成是一个特殊设计的损失函数，其中包含微分方程残差项。该残差项量化了神经网络解与PDE描述的物理定律之间的偏离程度。
PaperCoder：一种利用大型语言模型自动生成机器学习论文代码的框架
本文介绍了一种名为PaperCoder的新型多智能体LLM框架，旨在自动生成机器学习研究论文的代码库。
PyTorch量化感知训练技术：模型压缩与高精度边缘部署实践
本文将深入探讨模型量化的原理、主要量化技术类型以及如何使用PyTorch实现这些技术。
ChronosX: 可使用外生变量的时间序列预测基础模型
本文将系统剖析ChronosX的工作机制，并深入探讨其在多种基准测试中的表现。
PyTorchVideo实战：从零开始构建高效视频分类模型
本文展示了如何使用PyTorchVideo和PyTorch Lightning构建视频分类模型的完整流程。通过合理的数据处理、模型设计和训练策略，我们能够高效地实现视频理解任务。
基于大型语言模型的高效时间序列预测模型选择
本文作者提出了一种基于大型语言模型（LLM）的模型选择范式。核心思想是利用LLM（如LLaMA 3.2、GPT-4o、Gemini 2.0）在零样本推理中的知识和推理能力，代替传统的性能矩阵来直接推荐最优模型。
在AMD GPU上部署AI大模型：从ROCm环境搭建到Ollama本地推理实战指南
本文以 AMD Radeon RX 7900XT 为例在 Linux 环境下解决了 ROCm 部署的诸多技术挑战。
防止交叉验证中的数据泄露：提升模型在实际环境中的性能
本文将深入探讨如何构建真正稳健的验证策略，确保模型在面对真实世界数据时依然能保持预期的性能。
提升AI训练性能：GPU资源优化的12个实战技巧
本文系统阐述的优化策略为提升 AI/ML 工作负载中的 GPU 资源利用率提供了全面技术指导。通过实施数据处理并行化、内存管理优化以及模型设计改进等技术手段
使用Torch Compile提高大语言模型的推理速度
在本文中，我们将探讨torch.compile的工作原理，并测量其对LLMs推理性能的影响。
神经辐射场(NeRF)实战指南：基于PyTorch的端到端实现
本文将系统性地引导读者使用PyTorch构建完整的神经辐射场(NeRF)处理流程。从图像加载到高质量三维场景渲染，文章将详细讨论实现过程中的关键技术点和优化策略。
Perforated Backpropagation：神经网络优化的创新技术及PyTorch使用指南
Perforated Backpropagation技术代表了深度学习基础构建模块的重要革新，通过仿生学习机制重塑了人工神经元的计算范式。
加速LLM大模型推理，KV缓存技术详解与PyTorch实现
本文详细阐述了KV缓存的工作原理及其在大型语言模型推理优化中的应用，文章不仅从理论层面阐释了KV缓存的工作原理，还提供了完整的PyTorch实现代码，展示了缓存机制与Transformer自注意力模块的协同工作方式。
零训练成本优化LLM： 11种LLM权重合并策略原理与MergeKit实战配置
本文系统介绍了11种先进的LLM权重合并策略，从简单的线性权重平均到复杂的几何映射方法，全面揭示了如何在零训练成本下优化大语言模型性能。
NoProp：无需反向传播，基于去噪原理的非全局梯度传播神经网络训练，可大幅降低内存消耗
NoProp的核心技术基于扩散模型的概念，通过训练网络的每一层**对注入噪声的目标标签实施去噪操作**，从而彻底重新构想了深度学习的基础训练范式。
