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。
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。
英伟达新一代GPU架构（50系列显卡）PyTorch兼容性解决方案
本文记录了在RTX 5070 Ti上运行PyTorch时遇到的CUDA兼容性问题，并详细分析了问题根源及其解决方案，以期为遇到类似情况的开发者提供参考。
FlashTokenizer: 基于C++的高性能分词引擎，速度可以提升8-15倍
FlashTokenizer是一款面向高性能计算的CPU分词引擎，专门针对BERT等Transformer架构的大型语言模型进行了底层优化。该引擎基于高效C++实现，采用了多项性能优化技术，确保在维持词元切分准确性的同时，大幅提升处理速度。
