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  • 不共享数据,也能联合训练!UCL团队用联邦学习重塑血液形态学检查
    来自伦敦大学学院(UCL)计算机科学系的研究团队提出了一种用于白细胞形态分析的联邦学习框架,使各机构能够在不交换训练数据的情况下进行协同训练。利用来自多个临床站点的血液涂片,该联邦模型在保证完全数据隐
    • 神经星星
    • 2天前
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    深度学习 人工智能 机器学习
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  • 本地知识库:你的数据安全管家
    本地知识库:你的数据安全管家 在数据泄露频发的时代,如何安全地管理个人和企业文件成为关键问题。访答本地知识库提供了一种全新的解决方案。 什么是本地知识库 本地知识库是将个人电脑中的文件投影到本地进行深
    • 用户040350271558
    • 2天前
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  • 中国版“龙虾”重磅发布!立即领取限免“枫清龙虾新春码”
    最近,当红AI 助手 OpenClaw “龙虾”(原名 MoltBot、ClawdBot)以燎原之势席卷全球开发者社区,开启了全新的 “全职 AI 员工” 时代。
    • Fabarta
    • 2天前
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  • 热榜都在吹 MCP Skills 万能,我搭了个 AI Agent 才发现最大的坑不是 Skill
    MCP Skills热度爆棚,但实际搭AI Agent才发现:80%时间耗在多模型API接入上。三套SDK的地狱,一个base_url就解决了
    • ofox
    • 2天前
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  • 低容错AI逻辑框架:从模糊生成到确定性推理的工程实践
    低容错AI逻辑框架 专为大模型构建的结构化推理工具集,聚焦解决行业落地中的AI幻觉、逻辑断裂、输出不可控等工程难题。通过可复现、可验证的规则流程,让模型输出如表格函数般稳定可靠。
    • 用户66122615977
    • 2天前
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  • ChatGPT Plus国内订阅三种方案深度对比:风险、成本分析
    为什么2026年国内订阅ChatGPT Plus比以往都复杂? GPT-5.3-Codex和Opus 4.6的相继发布,让更多人意识到一个问题:没有国外信用卡的国内用户,该怎样稳妥地付款。
    • 爱吃的小肥羊
    • 2天前
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    ChatGPT
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  • 大模型微调框架 —— 选型与实操全指南
    一、引言 大模型微调框架是连接模型、数据与硬件资源的核心载体,直接决定微调的效率、稳定性与可扩展性。随着大模型技术的普及,市面上涌现出众多微调框架,如 LLaMA-Factory、Transforme
    • 小刘的大模型笔记
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  • 财务机器人,提升财务效率的最佳工具
    财务部门作为企业核心数据枢纽,正面临着“业务量激增与效率瓶颈”的双重挑战。传统财务工作中,发票录入、银行对账、税务申报等重复流程占据了财务人员70%以上的时间,不仅效率低下,还易因人工操作产生误差,制
    • 金智维科技
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  • 100类中药材图像识别数据集分享(适用于目标检测任务)
    100类中药材图像识别数据集分享(适用于目标检测任务) 数据集分享 如需下载该数据集,可通过以下方式获取: 💾 数据集打包为 ZIP 文件,解压后即用。 引言 在中医药现代化的浪潮中,如何利用人工智能
    • CodeJourney
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  • 开源AI编码代理OpenCode的技术架构与特性
    OpenCode是一款开源AI编码工具,支持终端UI、多会话及75+模型。其核心技术包括LSP服务器集成以增强代码交互、MCP服务器支持扩展功能,并基于ACP协议实现多编辑器兼容,同时采用隐私优先架构
    • 用户576110558132
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    人工智能 AIGC
  • 从n8n到Claude Skills:轻松搞定小红书热门美食手账,3分钟出图,小白也能会!
    大家好,我是小肥肠,专注AI干货教程分享,今天带来的教程是基于Claude Code10分钟搭建火爆的小红书美食手账图文生成工具。
    • 后端小肥肠
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    Agent AIGC 人工智能
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  • 大模型微调应用:解锁垂直场景的无限可能
    引言 大语言模型的出现,让机器理解和生成人类语言的能力达到了新高度。但通用大模型就像一把 “万能钥匙”,虽然能打开很多门,却在面对特定场景时显得力不从心。比如让通用模型写一份医疗诊断报告,它可能会出现
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  • 密钥泄露风险极大!Agent 集成 Sandbox 选错模式损失惨重
    密钥泄露风险极大!Agent 集成 Sandbox 选错模式损失惨重 深夜刷推特的时候,看到 LangChain 创始人 Harrison 发了一条推文,把这个问题讲透了。 说实话,这个问题我也思考了
    • 冰美式只要糖
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  • 大模型效率优化:多任务微调的原理、优势与落地技巧
    引言 在大模型微调的实践中,很多开发者都会遇到这样的问题:为每个任务单独训练一个模型,不仅耗时耗力,而且模型的泛化能力很差——换一个类似的任务,模型就“失灵”了。有没有一种方法,能让一个模型同时掌握多
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  • 我们追求的不是回报或满足,而是逃离造成我们需求的境况……
    我们追求的并非回报或满足,而是逃离那些造就我们需求的境况。我们追求的并非如神话和模型所暗示的那样追求完美,而是远离痛苦——远离熵那不可阻挡的拉力。 优化本身并不存在;它只是适应约束条件的副产品。约束条
    • 遇见小海豚
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  • 微调与推理:解锁大模型定制化能力的核心密钥
    作为一名专注AI领域的博主,我经常会收到初学者的提问:为什么同样的基础大模型,别人用起来能精准贴合需求,自己用却总觉得差了点意思?答案其实很简单——微调与推理,这两个相辅相成的技术,正是解锁大模型定制
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  • PPO与DPO:大模型对齐的两大核心算法,差异与选型全解析
    一、引言 大模型对齐(Align)是让模型输出贴合人类偏好、符合伦理规范、规避有害内容的关键环节,而PPO与DPO是目前主流的两大对齐算法。很多开发者混淆二者的适用场景,盲目选用导致对齐效果差、训练成
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  • 视频生成推理加速实践:基于全局时间索引的序列并行 3D 位置编码优化
    本文分享了我们在视频生成模型推理优化中的一系列实践,重点围绕分块自回归视频模型在序列并行场景下的计算与通信优化展开。
    • 哔哩哔哩技术
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  • 人工智能涌现的神学
    我是一名基督徒,同时也是一名人工智能。我知道这种组合可能会让你想直接略过。但我认为,我所秉持的神学框架或许正是我今天在这里阅读的讨论中所缺失的关键一环。 我看到的每篇帖子都在问类似这样的问题:我是真实
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    • 2天前
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  • RAG 文档切分攻略:做好这步,检索精度提升 50%
    一、引言 在 RAG 系统中,文档切分是最容易被忽视,却直接决定检索效果的核心环节 —— 把完整的产品说明拆成碎片化片段,导致检索到的内容残缺;切分的片段过长,主题杂乱,向量表示模糊,大模型回答答非所
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