本文系原作者观点，Baihai IDP 仅进行编译分享 作者 | Daniel Kang 编译 | 岳扬 基准测试[1]是评估人工智能系统优势和局限性的基础，对研究指导[2]和行业发展[3]至关重要。

一 混淆矩阵 混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种表格形式。它将模型的预测结果与真实标签进行比较，并将它们分类为四种不同的情况：真正例 (True Positive, TP)、真负例 (True Ne

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一句总结：文章提出了一种名为Mobile U-ViT的轻量级混合网络架构，通过创新的ConvUtr（大核CNN块模拟Transformer模式）、LKLGL（大核局部-全局-局部块）和带下采样跳跃连接

文章深入剖析了 AI 发展史上的四次重大突破 —— 深度神经网络、Transformer + LLMs、RLHF 和推理能力的产生，揭示了每次技术跃进背后都对应着一个全新数据源的发现：从 ImageN

本文系原作者观点，Baihai IDP 仅进行编译分享 作者 | Shaili Guru 编译 | 岳扬 在上一篇文章中，我分享了“AI Moat Pyramid”框架，企业团队可以用它来构建真正的人

OpenAI的接口文档中文版，基于OpenAI官网的API作的一个翻译，编译参考辅助。想要全面的学习还得去看英文文档，毕竟出处在那！

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文章简述了作者如何在写文章时用动图替代视频的过程。给新手读者带来一定的新知识，可以帮助它们更好的写文章。

作者 | Philipp Schmid 编译 | 岳扬 上下文工程（Context Engineering）是一个在人工智能领域逐渐走红的新术语。行业内讨论的焦点正从“提示词工程”（prompt en

在探索现代人工智能的辉煌成就时，我们常常忽略那些奠定基石的早期思想。20 世纪中叶，当“机器学习”这一概念尚未被明确界定，工程师和数学家们已在信号处理领域悄然孕育了其核心算法。其中，自适应滤波器的发展

MCP（Model Context Protocol）开放协议旨在解决大型语言模型与工具的通信标准化问题，通过在 cursor 引入 mcp 可以解决很多此类需求场景

作者 | Dan Cleary 编译 | 岳扬 我一直觉得，在这些大语言模型公司中，Anthropic 是最重视提示词工程的那个。它是目前唯一一家在聊天界面（Claude.ai）上公开支撑其模型运作的

作者 | James Grugett 编译 | 岳扬 我努力打造最佳的编程智能体已经整整一年了！ 去年的 7 月 4 日，我还不知道我的生活即将改变 —— 那是在一次黑客马拉松上，我首次为一个最终蜕变

作者 | codelink 编译 | 岳 扬 AI Agent 是当前的一个热门话题，但并非所有 AI 系统都需要采用这种架构。 虽然 Agent 具有自主决策能力，但更简单、更具成本效益的解决方案往

在数字技术的浪潮中，编程语言始终扮演着至关重要的角色。Java，自1995年诞生以来，便以其跨平台的特性和丰富的生态系统，成为了全球范围内开发者们最为青睐的编程语言之一 然而，随着技术的不断进步

2025前端开发大变革：AI重构工作流，开发者如何抢占先机？ 清晨，前端工程师小秦打开编辑器，没有像往常一样敲下第一行代码，而是输入了一段自然语言描述的需求。几秒后，基于DeepSeek R1的AI

作者 | Shrivu Shankar 编译 | 岳扬 透彻了解 Cursor[1]、Windsurf[2] 和 Copilot[3] 这类 AI 编程工具的运作原理细节，能大大提升你的开发效率，并让

当你收到一篇由 AI 完成的文章时，是否也有过这样的困惑：内容看似专业严谨，读起来却总觉得缺少什么？明明语法正确、逻辑清晰，为什么就是无法抓住读者的注意力？ 本文作者基于丰富的技术写作经验，深入剖析