知识图谱驱动的图式增强检索（GraphRAG）：突破传统RAG局限的下一代智能问答架构 引言 当前检索增强生成（RAG）技术面临的核心困境在于：它只能获取文本块内的局部关联，却无法从全局层面理解知识之

深入解析提示工程：从基础原理到工业级实践的黄金指南 关注老周不迷路 本文较长，建议点赞收藏以免遗失。由于文章篇幅有限，更多涨薪知识点，也可在主页查看最新AI大模型应用开发学习资料免费领取 引言 ——3

引言： 当开发者依赖LlamaIndex/LangChain构建RAG应用时，框架抽象层如同一座"数据高墙"：模型接收的检索结果、生成的原始响应等关键信息被隔离，迫使开发者在缺乏观测依据的状态下盲调试

机器学习力场（Machine-Learned Force Fields, MLFFs）作为一种新兴的计算方法，已在第一性原理分子动力学（Ab Initio Molecular Dynamics, AI

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的监督学习算法，主要用于分类任务，也可扩展到回归问题（称为支持向量回归，SVR）。其核心思想是通过寻找一个最优超平面，最大化

协同过滤（Collaborative Filtering）是推荐系统中最经典的算法之一，其核心思想是 “物以类聚，人以群分”，即通过分析用户的历史行为数据，找到与目标用户相似的用户群体或相似的物品，从

1. 实现pytorch环境配置 2. 实现mnist手写数字识别 3. 自己写几个数字识别试试

笔者之前写过海森向量积的计算方式，现在已经过了两年，随着pytorch的版本更新，以及网上资料的增多，海森向量积的计算方式也不断增加，本文主要将原理与具体实现进行整合，并给出demo

一、​​架构设计：10核异构背后的“暴力美学”与开发挑战​​ 玄戒O1的CPU采用“2+4+2+2”十核架构，包含2颗3.9GHz X925超大核、4颗3.4GHz A725中核、2颗1.89GHz低

Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。

RAGFlow 是一个基于深度文档理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。 与 LLM 集成后，它能够提供真实的问答功能，并以来自各种复杂格式数据的可靠引用为支撑。 教程链接：https://go.o

pytorch实现CIFAR-10的彩色图片识别 *语言环境*：Python 3.10 *编 译 器:* PyCharm *框 架:* Pytorch 2.5.1

99%的普通人可能会想：机器学习是不是离我们很远？是不是得是数学系出身、懂AI才能搞？ 其实啊，不用那么复杂！机器学习，说白了，就是让电脑自己学经验，帮你做判断。就像你小时候看多了猫狗的照片，后来不用

本文介绍了三种常见机器学习算法在Java中的实现。线性回归通过最小二乘法拟合数据线性关系，可使用Apache Commons Math库实现；决策树基于特征分裂进行分类，Weka库提供了J48等决策树

视频也能 P 了？ 众所周知，视频编辑难度极高，若想要调整或替换主体，变换场景、色彩或是移除一个物体，往往意味着无数帧的手动标注、遮罩绘制和精细调色。 即使是经验丰富的后期团队，也很难在复杂场景中保持

谷歌 DeepMind 的 Alpha 系列再添新成员——AlphaGenome， 其能够更全面、准确地预测人类 DNA 序列中单个变异或突变，如何影响一系列调控基因的生物过程。 AlphaGenom

随着人工智能技术的不断深入成熟，AI 也赋予了医疗领域一场深刻的变革——通过整合多源数据与智能算法，为医疗行业的效率提升、精准诊断都提供了全新解决方案。医疗数据作为大模型的「燃料」，也是医疗决策的核心

OpenAI在近期发布了GPT-4系列的新模型GPT-4o。这一更新主要聚焦于多模态和端侧应用，为用户提供了全新的交互体验。 GPT-4o作为OpenAI的新模型，具有三大显著特点： 多模态：GPT-

本项目是基于 NumPy 的 GPT-2 极简实现，其核心逻辑代码仅 60 行。侧重于 GPT-2 基础概念的介绍和代码实现，旨在通过简洁的代码帮助读者理解其核心架构。