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从原理到调参，小白也能读懂的大模型微调LoRA，不懂线性代数也没问题
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社区头条身为一名AI工程师，我过去的工作主要集中在应用层开发，对算法的理解并不深入。然而，近期我开始对算法产生了浓厚的兴趣，并转向研究模型微调。在众多微调算法中，Lora以其普遍应用引起了我的关注，我计划在本文中对它进行详细介绍。将Lora仅仅视为一种算法可能并不准确，它更像是一种精妙的技巧或策略。下文将围绕几个核心问题，全面探讨和解析Lora技术，希望这些内容能为对模型微调感兴趣的你提供有用的参考和帮助。Lora是什...大模型微调LoRA终结评测割裂！MMIG-Bench发布：首创三层评测框架，多模态图像生成统一标尺
文章地址：https:arxiv.orgpdf2505.19415开源地址：https:hanghuacs.github.ioMMIGBench亮点直击统一的任务覆盖与多模态输入：收集了超过380组（涵盖动物、物体、人类和风格等类别），共计1,750张以物体为中心的多视图图像，支持严格的基于参考图像的生成任务。构建了4,850条富含标注的提示语，涵盖组合性（属性、关系、物体、数量）、风格（固定模式、专业风格、自然风格、人类书写）、写实性（想象类）以及常识性（比较、否定...模型图像生成AI告别中心云：构建分布式联邦AI的三大技术支柱
原创 社区头条传统云计算依赖集中式数据训练模型，但边缘计算的普及催生了新范式——去中心化机器学习。其核心代表——联邦学习正在颠覆传统流程。本文将对联邦学习概念及其三个关键技术展开讨论。简介——打破云障碍多年来，云计算一直是机器学习的主导范式。海量数据图表被上传到中心化服务器，经过超强GPU的处理，最终转化为能够提供建议、预测和推理的模型。但是，如果不是“只有一条路”呢？我们生活在一个数十亿设备（智能手机、智能传...机器学习人工智能边缘计算看好了，这才是7家大模型做高考数学题的真实分数
这两天，很多媒体都在写用AI考高考题的内容。我本来真的没打算卷这个选题，因为知道大家肯定都会写，都会卷，我也想休息休息，真的就不打算写了。但是吧，用AI测语文考试还没啥，但是看了一些用AI做数学考试的文章，真的给我看的一脸地铁老头表情包，就，那个测试方法，也特么太扯淡了。我觉得既然是考试，那就公平公正的去测试？当然，你要是玩整活，那就另谈了。结果最后得出一些不太靠谱的结论，我觉得还是蛮误导大家的。客...大模型高考数学题真实分数遗传算法：如何用“进化”解决复杂问题？
社区头条你有没有想过，大自然是怎么让生物变得越来越强大的？比如，为什么长颈鹿的脖子越来越长，为什么鸟儿的翅膀能飞得越来越远？？图片其实，大自然有一套神奇的“优化”方法，而科学家们把这个方法用到了计算机里，这就是“遗传算法”。接下来，我们将深入探讨遗传算法的设计思想、基本原理和实践应用，帮助你更好地理解和应用这一强大的优化工具。1.前言｜什么是遗传算法？遗传算法（GeneticAlgorithm，简称GA）起源于对生物系统...遗传算法工具Spring AI Alibaba 1.0 正式 GA，打造企业级智能体生态平台！！
原创SpringAIAlibaba1.0GA正式发布，它是专属Spring开发者的AI框架，兼具提示词模版、函数调用、格式化输出等低层次抽象与RAG、Agent、对话记忆等高层次抽象，通义系列模型驱动，深度集成网关、配置中心、可观测等云原生基础设施生态，让Java智能体开发迎来一款生产可用的企业级框架与解决方案，助力企业智能体开发进入一个新阶段。Github地址：https:github.comalibabaspringaialibaba官网地址：https:java2ai.com...SpringAI 框架RAGAgentAI Agent面试宝典：30个核心问题及答案，让你在面试中脱颖而出
原创 精华 社区头条在当今数字化时代，AI代理已经成为了现代自动化和智能系统的核心。无论是技术面试还是对前沿领域的探索，掌握AI代理的设计、部署和协调能力都变得至关重要。为了帮助大家更好地应对相关面试，今天我们整理了一份超全面的AI代理面试问题清单，涵盖从基础概念到高级实现策略的30个问题及答案。相信这些内容能让你在任何关于代理型AI的讨论中都游刃有余！话不多说，让我们直接进入正题吧！一、AI代理是什么？它是如何工作的？AI代...AI代理AI Agent面试比 o3 更快更准？听说有人打造了一个超强邮件助手 ART·E
原创你有没有遇到过这种情况？突然收到一条消息：“我弟弟周五航班的时间是几点？”你打开邮箱，翻来覆去地查找，输入关键词，一页一页浏览，好不容易才找到那封关键邮件。这种操作在2025年还存在，是不是有点反人类了？最近，有一个项目就瞄准了这个痛点，推出了一个名叫ART·E的电子邮件研究代理。它并不是那种“看起来很厉害”的模型，而是真正能帮你从海量邮件中快速准确找到答案的工具。最让人惊讶的是，它的表现竟然超过了o3...邮件助手ART·EQwen3发布！从代码到对话，多模态大模型的全面进化
原创嘿，小伙伴们！今天给大家带来一个超级重磅的消息——Qwen3语言模型正式发布啦！这可不是普通的更新，而是语言模型领域的一次巨大飞跃。如果你对自然语言处理、多模态交互，甚至是多语言对话感兴趣，那你绝对不能错过这篇文章！一、Qwen3是什么？Qwen3是Qwen系列语言模型的最新版本，它在自然语言处理和多模态能力上都达到了一个新的高度。简单来说，Qwen3就像是一个超级智能的“大脑”，能够理解和生成各种复杂的语言内容，还...Qwen3多模态大模型机器学习交叉验证：模型的“多场景考试”
在机器学习中，交叉验证是一种非常重要的模型评估方法，它就像是给模型进行“多场景考试”，确保模型在不同的数据上都能表现良好。今天，我们就用最通俗易懂的方式来讲解交叉验证，帮助你更好地理解这个概念。No.1交叉验证是什么？想象你是一个厨师，你开发了一道新菜，想让朋友尝尝好不好吃。如果你只让一个朋友试吃，可能他的口味太独特，评价不一定客观。所以，你可能会：多找几个朋友试吃（用不同数据测试模型）。让朋友轮...机器学习模型多场景这样理解【Transformer中的超参数】，中学生都能看懂！
当我们想构建高性能的机器学习和AI系统时，仅仅训练单个模型和系统往往是不够的。通常在开发中需要构建多个模型，使用多种不同的算法，然后将不同的模型相互比较，看看哪个模型最好。此外，在比较过程中还需要“调整”每种不同算法的设置，以使它们以最佳方式（或接近最佳）执行。所以大多数机器学习算法都有“设置”，我们可以称之为超参数，使用超参数是机器学习的重要组成部分。一、什么是超参数在机器学习和人工智能中，超...Transformer超参数网络从Claude 4 全功能版最新系统提示词中，我看到了AI 智能体时代的行为宪法雏形
昨天刷到o3的系统提示词，今天索性把Claude4全功能版的提示词也认真过了一遍。结果，一如既往地“巨无霸”——Claude的提示词长度，依旧是那种刷屏级的长，绝不让你失望！其实，Claude的“超级长”提示词在圈子里早有流传，但大多是3.7时代的旧版本。Claude4发布后，江树第一时间也分享了Claude4的最新官方系统提示词，那份其实是个“无功能精简版”——不带搜索、不带artifacts，就是模型最基础的设定。但这次我拿到...Claude 4AI智能体从DeepSeek官方的系统提示词，窥见DS的“性格”
其实，很多人没意识到，一行行系统提示词，正是每个大模型团队的自画像。有的模型，会在开头反复铺陈身份和原则，生怕你误解了它的边界和定位；有的模型，讲究同理心，哪怕回答技术问题，也要关照你的情绪、细节和体验感受；而DeepSeek的提示词，看起来极简，实则极致“务实”。最近，DeepSeek在2025年5月28日的一次更新里，终于拥有了属于自己的系统提示词。说实话，这东西真没多复杂，本来也没打算专门写一篇。但看到身边不少...DeepSeek系统提示词DS“液态玻璃”难解苹果AI焦虑：WWDC25背后的信任危机
原创 社区头条北京时间今天凌晨，全球开发者大会（WWDC2025）如期举行，苹果公司宣布了操作系统、服务及软件的一系列更新。  在视觉设计方面，苹果揭晓了名为“LiquidGlass”（液态玻璃）的设计革命——半透明界面、毛玻璃光泽、智能适应环境的色彩系统，这一视觉革新覆盖iOS26、iPadOS26、macOSTahoe26等所有操作系统。苹果称，这是他们迄今规模最大的设计更新。  苹果在发布会上介绍称，新设计灵感源自visionOS，采用...人工智能苹果 WWDC25苹果AIiOS 26租算力，到算家云什么时候用GraphRAG？RAG VS GraphRAG综合分析
原创 社区头条RAGVSGraphRAG最近的研究报告称，在许多实际任务中，GraphRAG的表现往往不如普通的RAG。因此产生一个问题：GraphRAG真的有效吗？在哪些场景下，GraphRAG有收益？为了解决这个问题，提出GraphRAGBench，这是一个评测GraphRAG的基准，目的是评估GraphRAG模型在层次知识检索和深度上下文推理方面的性能。文章指出的评测方式及评测结论可以参考。GraphRAGBench具有一个全面的数据集，任务难度逐渐增加，涵盖事实检索、复杂推理、上...GraphRAGRAG大模型ChatGPT革命升级！o3-pro模型重磅发布，奥特曼亲述“温和奇点”时代来临
原创 社区头条ChatGPT进化：o3pro重塑AI生产力，奥特曼宣告“温和奇点”正悄然开启新纪元。 北京时间今天凌晨，ChatGPT服务经历整晚宕机后，OpenAI以一种出人意料的方式回归——o3pro正式亮相，取代原有的o1pro模型成为专业用户的新工具。  与此同时，OpenAI首席执行官奥特曼在社交媒体发表长文，首次提出“温和的奇点”概念，宣告人类已越过人工智能发展的“事件视界”。  o3pro：精准思考的AI新高度 即日起...chatgpt奥特曼o3-pro算家云租算力。到算家云大模型面经——MLLM中模态对齐有哪些难点？有什么解决方法？
原创 社区头条多模态大模型中模态对齐数据构建的难点及解决方案。多模态大模型相对于LLM的训练难度更高一些，其中很关键的部分在于模态的对齐。多模态对齐需要把各种模态映射或对齐到token空间中，让图像、语音等多模态信息抽象为token表征，从而利用现有的LLM的技术实现多模态领域的思维链和涌现。那么本系列开始总结MLLM中多模态对齐的难点以及现有的解决方法，下面是本系列想要包含的内容。1.模态对齐的难点总结模态对齐数据构建跨模态差...大模型MLLM多模态模型七种方式让你的AI编码结果更靠谱
原创 社区头条企业在积极引入AI的同时，也希望雇用更多工程师，期望开发者能够借AI之力将产出“提升10倍”。但要真正高效运用AI编码助手，其中也有不少门道。首先是AI编码助手的固有局限，其存在大量不确定性，因此容易引发种种难以避免的意外行为，例如随机删除代码或引入逻辑错误。此外，驱动编码助手的大模型本身也有问题。一旦使用不当，大模型也可能成为代码删除或者安全漏洞的来源。此外，AI智能体还经常陷入递归循环乃至无休止的测试...大模型AI编码应用AI辅助开发机器学习模型与深度学习模型的区别与联系
一、理论根基与目标一致性1.理论起源与核心目标机器学习起源于统计学与概率论，其核心理念是通过数据构建数学模型，使计算机从经验中提炼规律。例如，线性回归模型通过最小化预测值与实际值的均方误差，找到数据分布的最优拟合直线。深度学习则受启发于人脑神经网络的结构与功能，1943年麦卡洛克皮茨神经元模型的提出，开启了通过多层非线性变换模拟复杂认知功能的探索。共同目标：两者均旨在使计算机从数据中自动学习模式和...机器学习模型深度学习2025及未来RAG趋势：深入解析四大创新技术
社区头条0.前言RAG是AIGC可靠性和准确性的一项关键技术。不过，RAG也存在一些局限，如上下文处理、成本控制及面对超大数据集时的挑战。因此，过去一年里，业界出现了许多新方法，试图弥补RAG的不足。下面深入了解2025年RAG领域的一些最新动态。1.RAG工作原理及其局限性RAG是一种结合LLM与外部知识源的技术。具体做法是，把文档或数据库等外部知识源进行分块、向量化处理，生成所谓的向量嵌入（vectorembeddings），并存储在向量数据库或...RAG趋势技术
