Deephub
更多文章请关注公众号：Deephub-IMBA
构建高性能LLM推理服务的完整方案：单GPU处理172个查询/秒、10万并发仅需15美元/小时
本文将通过系统性实验不同的优化技术来构建自定义LLaMA模型服务，目标是高效处理约102,000个并行查询请求，并通过对比分析确定最优解决方案。
ViTAR：模糊位置编码让视觉Transformer适配任意分辨率图像
ViTAR代表了视觉Transformer技术的重要进步，特别是在处理多样化和高分辨率图像数据的应用场景中表现出显著优势。
强化学习算法基准测试：6种算法在多智能体环境中的表现实测
本文构建了多智能体强化学习的系统性评估框架，选择井字棋和连珠四子这两个具有代表性的双人博弈游戏作为基准测试环境。通过引入模型动物园策略和自我对战机制，研究探索了各种表格方法在动态对抗环境中的学习能力和收敛特性。
刚发布的最新版本怎么用？YOLOv13新手教程带你快速上手
本文将详细介绍YOLOv13的完整实现流程，涵盖数据集准备、模型训练、验证评估以及实际应用等关键环节。
Flow Matching生成模型：从理论基础到Pytorch代码实现
本文将系统阐述Flow Matching的完整实现过程，包括数学理论推导、模型架构设计、训练流程构建以及速度场学习等关键组件。通过本文的学习，读者将掌握Flow Matching的核心原理，获得一个完整的PyTorch实现
信息检索重排序技术深度解析：Cross-Encoders、ColBERT与大语言模型方法的实践对比
本文将深入分析三种主流的重排序技术：Cross-Encoders（交叉编码器）、ColBERT以及基于大语言模型的重排序器，并详细阐述各方案在实际应用中的性能表现、成本考量以及适用场景。
Python 3.14七大新特性总结：从t-string模板到GIL并发优化
本文基于当前最新的beta 2版本，深入分析了Python 3.14中的七项核心新特性。
量化交易隐藏模式识别方法：用潜在高斯混合模型识别交易机会
本文将从技术实现角度阐述LGMM相对于传统方法的优势，通过图表对比分析展示其效果，并详细说明量化分析师和技术分析师如何应用此方法优化投资决策。
掌握这10个Jupyter魔法命令，让你的数据分析效率提升3倍
本文将详细介绍十个在实际数据科学项目中最为实用的魔法命令，并通过传粉者数据分析项目进行具体演示。
大语言模型也可以进行图像分割：使用Gemini实现工业异物检测完整代码示例
本文将通过一个实际应用场景——工业传送带异物检测，详细介绍如何利用Gemini的图像分割能力构建完整的解决方案。
CUDA性能优化实战：7个步骤让并行归约算法提升10倍效率
本文深入探讨了一个经典的并行计算算法——并行归约（Parallel Reduction）的性能优化过程，通过七个渐进式的优化步骤，展示了如何将算法性能提升至极致。
Python时间序列平滑技术完全指南：6种主流方法原理与实战应用
本文将系统介绍六种广泛应用的时间序列平滑技术，从技术原理、参数配置、性能特征以及适用场景等多个维度进行深入分析。
Python AutoML框架选型攻略：7个工具性能对比与应用指南
本文将系统介绍在实际项目中经过验证的主要Python AutoML库，分析各自的技术特点和适用场景。
大数据集特征工程实践：将54万样本预测误差降低68%的技术路径与代码实现详解
本文通过实际案例演示特征工程在回归任务中的应用效果，重点分析包含数值型、分类型和时间序列特征的大规模表格数据集的处理方法。
Arctic长序列训练技术：百万级Token序列的可扩展高效训练方法
Arctic长序列训练(Arctic Long Sequence Training, ALST)技术能够在4个H100节点上对Meta的Llama-8B模型进行高达1500万token序列的训练，使得长序列训练在标准GPU集群甚至单个GPU上都能实现快速、高效且易于部署的执行。
小模型当老师效果更好：借助RLTs方法7B参数击败671B，训练成本暴降99%
强化学习教师模型代表了训练推理语言模型的范式转变。通过从答案开始并专注于解释生成，RLT将训练过程转化为师生协作游戏，实现多方共赢：教师学会有效教学，学生从定制化课程中受益，工程师获得性能更好且成本更低的模型解决方案。
基于Dyna-Q强化学习的智能营销系统：融合贝叶斯生存模型与Transformer注意力机制的电商客户重参与策略优化
本文提出了一个集成三种核心技术的下一代智能优惠券分发系统：基于贝叶斯生存模型的重购概率预测、采用注意力机制的Transformer利润预测模型，以及用于策略持续优化的Dyna-Q强化学习代理。
解决语义搜索痛点，基于对比学习的领域特定文本嵌入模型微调实践
本文深入探讨了基于对比学习的嵌入模型微调技术，并通过AI职位匹配的实际案例验证了该方法的有效性。微调后的模型在测试集上实现了100%的准确率，充分证明了针对特定领域进行模型优化的必要性和可行性。
基于LSTM自编码器与KMeans聚类的时间序列无监督异常检测方法
本文提出的基于LSTM自编码器和KMeans聚类的组合方法，通过整合深度学习的序列建模能力与无监督聚类的模式分组优势，实现了对时间序列数据中异常模式的有效检测，且无需依赖标注的异常样本进行监督学习。
混合效应模型原理与实现：从理论到代码的完整解析
混合效应模型并非神秘的技术，而是普通回归方法在层次化结构建模方面的原理性扩展。这种理解将成为机器学习工具箱中下一个技术突破的重要基础。