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架構師李哲 - 大模型微調「數據集構建」保姆級教程（超全）

經驗之談：實踐表明，近80%的大模型微調失敗案例，根源都可追溯至數據集問題。 2024年堪稱“行業大模型元年”，金融、醫療、教育等各行各業都在積極佈局專屬AI助手。然而，許多企業在投入重金進行模型微調後，卻常常面臨“模型表現不及預期”的困境。 實踐中常見的三大困境： ● 災難性遺忘：模型在學習了新的專業知識後，原有的通用對話與理解能力顯著衰退。 ● 泛化能

數據 , AI , 大模型微調 , aigc , 人工智能 , 深度學習

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華明視訊科技 - 什麼是鐵路車號識別裝置？

在現代化鐵路貨運管理中，效率與準確性是衡量運營水平的關鍵尺度。傳統依賴人工抄錄車號的方式，不僅效率低下、成本高昂，更因人為因素導致數據不準，已成為制約礦區、編組站、貨運站等場景智能化升級的瓶頸。鐵路車號識別裝置，正是為解決這一核心痛點而生的智能化解決方案。 什麼是鐵路車號識別裝置？ 鐵路車號識別裝置是一套基於前沿人工智能深度學習技術的自動化識別系統。它通過高清圖像捕捉與智能分析，對貨運

機器學習 , 圖像識別 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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一點人工一點智能 - 書籍-《正則表達式謎題與AI編碼助手》

書籍：Regular Expression Puzzles and AI Coding Assistants: 24 puzzles solved by the author, with and without assistance from Copilot, ChatGPT and more 作者：David Mertz 出版：Manning​ 編輯：陳萍萍的公主@一點

機器學習 , 人工智能 , 深度學習 , 正則表達式

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容智信息 - 企業智能體落地指南——拆解7大關鍵問題，附實戰避坑策略

在企業智能化轉型的進程中，智能體（AI/RPA等智能應用）本應是撬動效率與價值的槓桿，但不少企業管理層卻因踩入隱性“深坑”，導致項目延期、投入打水漂甚至引發業務風險。容智信息基於數百個企業智能化項目的實戰覆盤，提煉出智能體落地最容易踩的7大深坑及避坑核心思路，助力企業管理層在智能體佈局中“避坑增效”，讓數字化投入真正轉化為業務增長動能。 部分企業為追求“全自動化”，將核心業

機器人 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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老IT人 - DGX Spark＋ComfyUI 安裝使用一步到位！

上期我們講解了如何在該平台部署 Isaac Sim，本期我們將着手搭建本地 ComfyUI 工作流。無需上雲，在本地即可完成所有圖像的編輯和生成。 1.驗證系統先決條件 預期輸出應顯示 Python 3.8+、可用的 pip、CUDA 工具包和 GPU 檢測。 2.創建 Python 虛擬環境 通過檢查命令提示符顯示來驗證虛擬環境是否處於活動狀態(comfyui-env)。 3.安裝支持 C

資訊 , segmentfault , 教程 , 知識 , 人工智能

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求知上進 - 打造行星殖民地建設遊戲：StarForge Colony

技術準備 在開始編碼之前，我們需要準備開發環境和相關工具。以下是開發 StarForge Colony 所需的技術棧和資源。 1. 技術棧 編程語言：Python 3.x（推薦 3.8 或更高版本）。 核心庫： random：生成隨機事件、資源分佈和環境挑戰。 time：控制遊戲節奏和事件觸發。 json

遊戲開發 , 初始化 , ci , Json

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（10.17-10.24）

本週AI領域動態頻出，百度、阿里、DeepSeek推出高效OCR與視覺語言模型，提升文檔解析與多模態能力；騰訊、字節跳動分別開源世界模型與3D生成模型，推動3D內容生成；Anthropic、OpenAI、Google升級AI工具，聚焦生命科學、瀏覽器集成與開發體驗；華為鴻蒙6、宇樹機器人H2及多項評測基準發佈，推動AI向終端與實體場景加速落地，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模型 百

機器學習 , 機器人 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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疆鴻智能研發中心 - 從“通訊孤島”到“數據交響曲”：CC-Link IE轉EtherNet/IP網關，貫通供漿製漿系統

從“通訊孤島”到“數據交響曲”：CC-Link IE轉EtherNet/IP網關，貫通供漿製漿系統 作為一名常年奔波在造紙行業的自動化工程師，我見證了太多生產線因協議壁壘形成的“通訊孤島”。直到我們在某大型紙企的供漿製漿系統改造中，成功部署CC-Link IE轉EtherNet/IP協議轉換網關，才真正體會到數據無縫流動帶來的變革。 一

ETHERNET , ip , 變頻器 , CCLINKIE , 協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , 工業自動化

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沉着的牙膏 - 金融行業低誤差高性能符合審計要求的數據庫風險審計與監測方案

概要：在金融行業日益數字化的背景下，數據庫成為企業核心資產，亦是合規審計與安全防控的重要戰場。面對多源異構、跨域流轉、高併發訪問等複雜環境，金融機構亟須一套「低誤差、高性能、符合審計要求」的數據庫風險審計與監測方案。本文圍繞“金融行業低誤差高性能符合審計要求的數據庫風險審計與監測方案”展開，首先闡述其背景與挑戰，再深度分析風險類型、提出解決方案、展現落地應用成效，最後探討其推廣價值，並附問答與用户

深度學習

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短短同學 - 對象住哪裏?——深入剖析JVM內存結構與對象分配機制

對象住哪裏？—— 深入剖析 JVM 內存結構與對象分配機制 在 Java 程序運行時，我們創建的每一個對象（如new User()）都需要佔用 JVM 內存，但這些對象究竟 “居住” 在哪個內存區域？為何有的對象很快被回收，有的卻能長期存活？要解答這些問題，必須先理清 JVM 的內存結構劃分，再深入對象從創建到銷燬的全生命週期分配邏輯 —— 這不僅是面試高頻考點，更是理解

User , jvm , 人工智能 , 深度學習 , 常量池

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全棧技術開發者 - 矩陣和線性變換怎麼理解？矩陣與線性變換的關係究竟是什麼？一個矩陣如何對應到具體的變換？特徵向量和特徵值的意義是什麼？

在現代數學的研究中，線性代數佔據着核心位置，它不僅是純數學的重要組成部分，也是物理學、工程學、計算機科學等學科的基礎工具。矩陣與線性變換作為線性代數的核心概念，具有深厚的理論內涵和廣泛的應用價值。矩陣的排列和運算規則表面上似乎只是數字的組合，但其內在體現的是對向量空間結構的精確描述；而線性變換則揭示了向量空間中元素之間的映射規律，是代數與幾何之間的直接聯繫。 理解矩陣與線性

機器學習 , 線性變換 , yyds乾貨盤點 , 特徵值 , 向量空間 , 人工智能 , 線性代數

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mb691327edb400f - AI人工智能

在數字化轉型加速與人才競爭白熱化的當下，企業招聘正陷入前所未有的多重困局。一方面，經濟下行壓力下企業招聘預算普遍收緊，但業務擴張、人才迭代帶來的崗位需求卻愈發迫切，人才市場中核心崗位的薪酬成本持續攀升，HR團隊卻往往面臨人手不足、技術工具匱乏的資源困境；另一方面，海量簡歷如同“信息海洋”，HR僅依靠人工逐一審閲不僅耗時耗力，還易因主觀判斷出現疏漏，即便經過多輪面試，仍常出現候選人

數據 , 人工智能 , 深度學習 , 迭代

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天潤融通科技 - 天潤融通ZENAVA上崗3C家電售後，90%的報修無需人工處理

在競爭日趨激烈的家電行業，售後服務已成為影響消費者忠誠度和品牌口碑的關鍵戰場。 過去，面對一台壞掉的空調、洗衣機，消費者要撥打售後熱線，重複描述問題、等待人工響應、排隊建單、安排維修……流程複雜、響應慢、體驗差，品牌好感度就這樣一點點流失。 而現在，這一切正被AI徹底改寫。 在大量真實客户的服務場景中，天潤融通推出的對話式AI產品ZENAVA，已經將90%以上的

人工智能 , 深度學習

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fangpin - 從 1.56% 到 62.9%：SFT 推理微調優化實戰

讀完這篇文章，你將用監督微調（SFT）把一個 1.5B 規模的數學模型在 GSM8K 上的零樣本推理正確率從 1.56% → 62.9%，同時把輸出格式遵循率從 18.9% → 100%。我們將完整走通數據集下載、Prompt 架構、訓練配置和評估方法，所有代碼均來自本倉庫 alignment 文件夾，保證可復現與透明。 本文將深入剖析 llm-from-scratch

lua , 人工智能 , 深度學習 , Json , Python

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超神經HyperAI - 效率至高提升20倍！加州大學開發OmniCast，解決自迴歸天氣預報模型誤差累計問題

次季節至季節（Subseasonal-to-seasonal, S2S）尺度天氣預報介於短期天氣預報與長期氣候預測之間，聚焦未來 2 周至 6 周的天氣演變，精準填補了中遠期氣象預測空白，為農業規劃、災害防禦等提供關鍵依據。但 S2S 天氣預測既難依託快速衰減的大氣初始信息（中短期預報條件），又難捕捉尚未充分顯現的慢變邊界信號（氣候預測條件），在混沌的大氣系統與複雜的海陸氣相互作用下，預報難度顯著

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