计算加速技术比较分析：GPU、FPGA、ASIC、TPU与NPU的技术特性、应用场景及产业生态
在计算技术快速迭代的今天，传统通用处理器(CPU)正逐步被专用硬件加速器补充或替代，尤其在特定计算领域。这些加速器通过针
标签噪声下的模型评估：如何准确评估AI模型的真实性能，提高模型性能测量的可信度
真实标签的不完美性是机器学习领域一个不可避免的挑战。从科学测量数据到深度学习模型训练中的人工标注，真实标签总是包含一定比
VideoMind：Chain-of-LoRA突破时间盲区让AI真正看懂长视频
视频作为一种富含信息且密集的媒介，已广泛应用于娱乐、社交媒体、安全监控和自动驾驶等领域。人类能够轻松理解视频内容，例如理
9个主流GAN损失函数的数学原理和Pytorch代码实现：从经典模型到现代变体
生成对抗网络(GANs)的训练效果很大程度上取决于其损失函数的选择。本研究首先介绍经典GAN损失函数的理论基础，随后使用
DAPO:面向开源大语言模型的解耦裁剪与动态采样策略优化系统
在人工智能技术快速迭代发展的背景下，大语言模型（LLMs）已成为自然语言处理与生成领域的核心技术。然而，将这些模型与人类
多模态AI核心技术：CLIP与SigLIP技术原理与应用进展
近年来，人工智能领域在多模态表示学习方面取得了显著进展，这类模型通过统一框架理解并整合不同数据类型间的语义信息，特别是图
SWEET-RL：基于训练时信息的多轮LLM代理强化学习框架
SWEET-RL（Step-WisE Evaluation from Training-time information
时间序列异常检测：MSET-SPRT组合方法的原理和Python代码实现
在异常检测领域，尤其针对工业机械、核反应堆和网络安全等复杂系统，传统方法往往难以有效处理高维度且相互关联的数据流。多元状
RAL-WriterAgent：基于检索与复述机制，让长文创作不再丢失关键信息
RAL-Writer Agent是一种专业的人工智能写作辅助技术，旨在解决生成高质量、内容丰富的长篇文章时所面临的技术挑
分位数回归+共形预测：ConformalizedQuantileRegression实现更可靠的预测区间
预测不确定性量化在数据驱动决策过程中具有关键作用。无论是评估医疗干预的风险概率还是预测金融市场的价格波动范围，我们常需要
SANA-Sprint：基于连续时间一致性蒸馏的单步扩散模型，0.1秒即可生成图像
扩散模型已成为现代文本到图像 (T2I) 生成技术的核心，能够生成高质量图像，但其迭代式推理过程导致生成速度缓慢。多数模
广义优势估计(GAE)：端策略优化PPO中偏差与方差平衡的关键技术
广义优势估计(Generalized Advantage Estimation, GAE)由Schulman等人在201
FlowMo:模式搜索+扩散模型提升图像Token化性能
自VQGAN和Latent Diffusion Models等视觉生成框架问世以来，先进的图像生成系统通常采用两阶段架构
SEARCH-R1:基于强化学习的大型语言模型多轮搜索与推理框架
本研究提出了一种新型强化学习(RL)框架SEARCH-R1，该框架使大型语言模型(LLM)能够实现多轮、交错的搜索与推理
生成AI的两大范式：扩散模型与FlowMatching的理论基础与技术比较
生成模型已成为人工智能领域的关键突破，赋予机器创建高度逼真的图像、音频和文本的能力。在众多生成技术中，扩散模型和Flow
融合AMD与NVIDIAGPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践
在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。随着
GoT：基于思维链的语义-空间推理框架为视觉生成注入思维能力
本文探讨GoT框架如何通过语义-空间思维链方法提升图像生成的精确性与一致性计算机视觉领域正经历一次技术革新：一种不仅能将
RAG-Gym:基于过程监督的检索增强生成代理优化框架
传统检索增强生成(RAG)架构因依赖静态检索机制，在处理需要顺序信息搜索的复杂问题时存在效能限制。尽管基于代理的推理与搜
MiTS与PoTS：面向连续值时间序列的极简Transformer架构
原始"Attention Is All You Need"论文中提出的标准Transformer架构最初设计用于处理离散
信息检索系统评估指标的层级分析：从单点精确度到整体性能度量
在构建搜索引擎系统时，有效的评估机制是保证系统质量的关键环节。当用户输入查询词如"machine learning tu
