摘要：用导演视角重构提示词工程，CRTF框架+3级案例，从30%到95%成功率，附Cursor/Copilot配置实战，AI秒变影帝。

简介 随着数据科学领域的深入发展，大型语言模型——这种能够处理和生成复杂自然语言的精密人工智能系统—逐渐引发了更大的关注。 LLMs是自然语言处理（NLP）中最令人瞩目的突破之一。这些模型有潜力彻底改

本文深入讲解PyTorch高级开发技巧，涵盖自定义层/损失函数实现、模型保存加载策略以及TensorBoard可视化监控，提供工业级最佳实践和完整代码示例。

推荐系统的多任务目标 在业务场景中，常常不只有一个业务目标。比如Youtube：用户点击率，完播率，满意度指标等。 在模型中，如果采用一个网络同时完成多个任务，那么就可以把这样的网络模型称为多任务模型

谷歌在2017年发布Transformer架构的论文时，论文的标题是：Attention Is All You Need。重点说明了这个架构是基于注意力机制的。

DeepSeek 提出的 GRPO 可以极大提升 LLM 的强化学习效率，不过其论文中似乎还缺少一些关键细节，让人难以复现出大规模和工业级的强化学习系统。 近日，清华 AIR 和字节联合 SIA La

作者 | Greg Schoeninger 编译 | 岳扬 不久前，我们深入研究了 DeepSeek-R1 背后的技术原理（图解系列｜DeepSeek-R1的出众推理能力因何而来？），但是没有详细介绍

最近开始读ds的论文，为了方便巩固知识，记录一下。 总体来说，我想按照 DeepSeek V3 -> DeepSeekMath -> DeepSeek R1 路径来讲解

LLM-Universe 本文会经常提到 LLM ，先补充下哈。LLM 是指的大型语言模型（Large Language Model）的缩写。