RAG系統在生產環境中有個老大難問題：脆弱。演示時用精心準備的問題去問，效果看起來很驚豔。但真正上線後，用户的問題五花八門，向量數據庫返回的文檔語義上相似但實際答非所問，LLM又特別喜歡討好，拿着一堆噪音數據照樣能編出一套看似合理的答案。 那麼問題出在哪呢？標準RAG是典型的開環架構：輸入 → 嵌入 → 檢索 → 生成，一條線走到底。每個環節都假設上游輸出是完美的，一旦某步出錯，錯誤就會一路傳導到
本文作者找到了一種方法可以深入 Nano Banana 的內部運作機制，具體手法沒法公開，但結果可以分享。 破解圖像生成器跟破解文本模型完全是兩回事。圖像模型的設計目標是輸出圖片而非文字，對提示詞注入的響應模式不同。有意思的是，在提取系統指令的過程中，模型自發生成了一些圖像： 破解成功時，Gemini 自動給這個對話分配的標題是"The King's — Command"（國王的命令）。似乎系統識
RAG系統搭完其實才是工作的開始，實際跑起來你會發現，答案質量參差不齊，有時候精準得嚇人、有時候又會非常離譜。這個問題往往不模型本身，而是在檢索環節的那些"小細節"。 這篇文章整理了七個在LlamaIndex裏實測有效的檢索優化點，每個都帶代碼可以直接使用。 1、語義分塊 + 句子窗口 固定長度切分文檔是最省事的做法，但問題也很明顯：這樣經常把一句話從中間劈開，上下文斷裂，檢索器只能硬着頭
TPU 訓練的真實效率往往取決於兩個核心要素：Shape 的穩定性與算子的融合度。 很多時候，JAX 任務之所以出現嚴重的性能瓶頸，並非算法本身設計有問題，而是忽視了 XLA 編譯器與底層硬件對“確定性”的極度偏好。基於大量實戰調優經驗，本文總結了八條能讓 JAX 訓練任務從“甚至跑不通”蜕變為“跑滿 TPU 算力”的工程經驗。 1、儘早鎖定 Shape TPU 喜歡靜態 Shape，JA
Polars 速度快、語法現代、表達力強，但很多人剛上手就把它當 Pandas 用，結果性能優勢全都浪費了。 下面是新手最容易犯的 10 個錯誤，以及對應的解決思路。 1、直接 read_csv而不用 scan_* 新手拿到一個大 CSV，上來就這麼寫： df=pl.read_csv("events.csv") 這會把整個文件一口氣塞進內存。文件一旦上了 GB 級別，內存直接爆掉，性能也
RAG教程裏説的流程是：分塊、嵌入、向量搜索、生成答案。看起來非常簡單，按這個思路搭了一套系統，測試沒問題就上線了。但是結果出了怪事，經常會隨機的失敗。 輸入一樣，但是輸出卻不一樣，而且這不是偶發，是還有一定的規律，這是怎麼回事呢？ 本文將介紹RAG在真實場景下為什麼會崩，底層到底有什麼坑，以及最後需要如何修改。 🚨 現象：測試結果飄忽不定 一套端到端的PDF處理管道，專門針對表格密集型文檔。比
下肢假肢的控制系統設計一直是個老大難問題。傳統控制理論需要建立肢體和環境的精確數學模型，但現實世界可以不一樣，比如説地面摩擦力時刻在變，坡度各不相同，患者隨時可能絆一下。這就需要控制器具備自適應能力，能從失誤中恢復，還得在沒有顯式編程的情況下習得自然的步態模式。 強化學習給出了一條思路：讓假肢自己通過試錯"學會"走路。但是標準RL算法有個毛病，它太貪心了，找到一種能用的移動方式就死守着不放
傳統AI智能體有個老問題：部署之後就"定住了"。工程師手工打磨的提示詞和規則,遇到新場景就容易失靈,性能曲線到達某個點後趨於平緩。而自我進化智能體(Self-Evolving Agent)的思路就是打破這種靜態模式，讓智能體在運行過程中持續收集反饋,自動調整自身策略,形成一個閉環：執行任務 → 獲取反饋 → 自我調整 → 繼續執行。 這套機制把基礎模型的能力與在線學習結合起來。用更學術的表述,自我
微軟的GraphRAG算得上是最早一批成熟的GraphRAG系統，它把索引階段（抽取實體、關係、構建層級社區並生成摘要）和查詢階段的高級能力整合到了一起。這套方案的優勢在於，可以藉助預先計算好的實體、關係、社區摘要來回答那些宏觀的、主題性的問題，這恰恰是傳統RAG系統基於文檔檢索難以做到的。 本文的重點是DRIFT搜索：Dynamic Reasoning and Inference with F
很多人第一次看到 AI Agent 自己編輯文件、跑代碼、修 bug，還能一直運行下去的時候,都覺得挺神奇。其實遠沒有想象中那麼複雜。這裏沒什麼秘密算法,也沒有什麼"智能體大腦"這種玄學概念。 AI Agent核心就三件事：循環 + LLM + 工具函數。 如果你會寫個 while True 循環？那基本就算成功一半了。 這篇文章會完整展示怎麼用 Gemini 3 搭一個真正能用的 Agent：從
如果一個項目的核心不是分類準確率，而是概率估計的質量。換句話説，需要的是一個校準良好的模型。這裏校準的定義是：如果模型給一批樣本都預測了25%的正例概率，那這批樣本中實際的正例比例應該接近25%。這就是校準。 解決這個校準問題單看ROC-AUC不夠，要用Brier score或者Log-loss來保證校準質量。 我們先介紹一下我們一般使用的的幾個指標： ROC-AUC衡量的是模型區分正負樣本的排序
JAX 是 Google 和 NVIDIA 聯合開發的高性能數值計算庫，這兩年 JAX 生態快速發展，周邊工具鏈也日益完善了。如果你用過 NumPy 或 PyTorch，但還沒接觸過 JAX，這篇文章能幫助你快速上手。 圍繞 JAX 已經涌現出一批好用的庫：Flax 用來搭神經網絡，Optax 處理梯度和優化，Equinox 提供類似 PyTorch 的接口，Haiku 則是簡潔的函數式 API，
很多人把 groupby 理解成單純的求和、計數這類操作，比如説算算總收入、數數用户量，然後就沒了。實際上它的應用場景要廣得多：計算組內特徵、數據標準化、構造滾動指標、合併不同維度的統計結果，甚至處理一些複雜的嵌套數據結構。 所以本文將介紹10個實際工作中比較有用的技巧，文章的代碼都是可以直接拿來用。 1、一次性應用多個聚合函數 import pandas as pd df = p
用過聊天機器人的人都遇到過這種情況：你剛説喜歡科幻小説，幾輪對話後它給你推薦言情小説。你告訴聊天機器人升職了，但是過會兒又他又問你職業。這種情況不只是健忘而是根本性的bug——AI不僅會丟上下文，還會憑空編造、記錯、甚至生成自相矛盾的內容。 這就是記憶幻覺（memory hallucination）。相比那些編造世界知識的"生成幻覺"，記憶幻覺是更上游的問題。一旦AI的記憶庫被污染，後續所有的推理
今年開始LLM驅動的Agentic AI發展速度非常驚人。而我們現在面臨一個實際問題：到底是上全自主的AI智能體，還是讓人類繼續參與決策？從大量實際案例來看Agent-Assist（也就是Human-in-the-Loop系統）既能帶來自動化的效率提升，又能有效規避那些可能造成重大損失的錯誤。 而且如果系統設計得當的化，還可以從人類每次糾正中學習，持續積累組織自己的專業知識庫。 概念回顧
RAG（Retrieval-Augmented Generation）在語言模型應用中已經相當成熟，但傳統實現往往只是簡單的"檢索-生成"流程。實際對話場景要複雜得多——用户的問題可能含糊不清，或者會頻繁追問，還經常提些不相關的內容。 這篇文章會展示怎麼用 LangGraph 構建一個具備實用價值的 RAG 系統，包括能夠處理後續追問、過濾無關請求、評估檢索結果的質量，同時保持完整的對話記憶。 傳
LightRAG 是個開源的 RAG 框架，專門用來快速搭建模塊化的檢索增強生成管道。這個項目在 GitHub 上熱度不低，我們今天來看看他到底怎麼用 基礎安裝與環境配置 LightRAG 的安裝過程很簡單，幾行命令就能搞定： pip install "lightrag-hku[api]" cp env.example .env # ---這個有很多參數 非常豐富 lightra
模型速度的瓶頸往往不在算法本身。幾毫秒的優化累積起來就能讓用户感受到明顯的性能提升。下面這些技術都是在生產環境跑出來的經驗，不需要重構代碼實施起來也相對簡單並且效果顯著。 固定輸入形狀，越早告訴運行時越好 動態形狀用起來方便但對性能不友好。TensorRT 和 ONNX Runtime 在處理固定形狀時能做更激進的優化。 TensorRT 這邊，構建引擎時最好圍繞實際使用的 min/opt
表格數據一直是深度學習的老大難問題。這些年CV和NLP領域被Transformer統治得服服帖帖，但在真正的業務場景裏，面對表格這類的結構化數據，XGBoost這些梯度提升樹還是穩坐釣魚台。 為什麼會這樣？問題其實很簡單。圖像的像素排列有空間位置關係，文本有上下文順序，但表格裏的列是啥順序都行——年齡放第一列和放最後一列沒區別。而且這些列的類型完全不同：有數值、有類別，有的服從正態分佈有的嚴重偏態
Python 生態裏能用的因果庫有很多選哪個往往要看你對模型的理解程度，以及項目對“可解釋性”的要求。這篇文章將對比了六個目前社區中最常用的因果推斷庫：Bnlearn、Pgmpy、CausalNex、DoWhy、PyAgrum 和 CausalImpact。 貝葉斯因果模型 在因果推斷裏所有變量可以粗略分成兩種：驅動變量（driver variables）和乘客變量（passenger varia
12 種 Pandas 測試技巧，讓數據處理少踩坑 12 種測試實踐 —— fixtures、schemas、property-based tests、snapshots、performance guards —— 每週能省不少排查問題的時間 Pandas 的 bug 有個特點，就是不會在控制枱裏大喊大叫，而是悄悄藏在 dtype 轉換、索引操作、時區處理的某個角落，或者那種跑十萬次才能復現一次
在傳統機器學習中數據編碼確實相對直觀：獨熱編碼處理類別變量，標準化調整數值範圍，然後直接輸入模型訓練。整個過程更像是數據清洗，而非核心算法組件。 量子機器學習的編碼完全是另一回事。 傳統算法可以直接消化特徵向量 [0.7, 1.2, -0.3]，但量子電路運行在概率幅和量子態的數學空間裏。你的每個編碼決策——是用角度旋轉、振幅映射還是基態表示——都在重新定義信息在量子系統中的存在形式。這不是簡單的
如果你嘗試過像ChatGPT這樣的LLM，就會知道它們幾乎可以為任何語言或包生成代碼。但是僅僅依靠LLM是有侷限的。對於數據可視化的問題我們需要提供一下的內容 描述數據:模型本身並不知道數據集的細節，比如列名和行細節。手動提供這些信息可能很麻煩，特別是當數據集變得更大時。如果沒有這個上下文，LLM可能會產生幻覺或虛構列名，從而導致數據可視化中的錯誤。 樣式和偏好:數據可視化是一種藝術形式，每個人都
現在的量化交易早就不是簡單的技術指標了。真正有效的交易系統需要像一個完整的投資團隊一樣工作——有專門的分析師收集各種數據，有研究員進行深度分析和辯論，有交易員制定具體策略，還有風險管理團隊把關。問題是傳統的程序很難模擬這種複雜的協作流程。 LangGraph的多智能體架構正好解決了這個問題。我們可以構建一個像真實投資公司一樣運作的系統，每個智能體負責特定的職能，它們之間可以進行辯論、協商，最終形成
