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pytorch小记（二十六）：全面解读 PyTorch 的 `torch.matmul`

pytorch小记（二十六）：全面解读PyTorch的`torch.matmul`PyTorch中的`torch.matmul`详解与使用指南一、什么是`torch.matmul`二、基本用法示例1.向量点积

·2025-07-04 00:33

【Agent实战】用“前置编码器+LLM”复刻ChatGPT附件功能

1.引言：多模态LLM解耦原生多模态LLM将多种模态的处理能力“内化”于一个庞大的模型中，是技术的前沿。而我们这里讨论的“前置编码器+LLM”方案，则是一种解耦的设计哲学：LLM专注于语言：让强大的文本LLM继续做它最擅长的事情——理解和生成高质量的文本、进行逻辑推理和遵循复杂指令。前置编码器专注于转换：为每种文件类型构建或调用专门的、最优的工具（模型或库）来将其转换为高质量的文本表示。这种方案的

kakaZhui·2025-07-03 23:56

大规模分布式数据库读写分离架构：一致性、可用性与性能的权衡实践

3.2TypeScript复制状态监控3.3Kubernetes部署YAML示例4性能对比量化分析5生产级部署与安全方案5.1高可用部署架构5.2安全审计方案6技术前瞻性分析6.1演进路线图6.2关键趋势解读

·2025-07-03 23:55

解密GPT工作原理：Transformer架构详解与自注意力机制剖析

解密GPT工作原理：Transformer架构详解与自注意力机制剖析关键词：GPT、Transformer、自注意力机制、神经网络、语言模型、深度学习、人工智能摘要：本文将深入浅出地解析GPT模型的核心架构

AI智能应用·2025-07-03 23:25

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型技术教程

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。

·2025-07-03 23:54

AI大模型的2种模型能力Function call 和ReAct

01背景介绍AI大模型（如GPT-4、PaLM等）在自然语言处理、文本生成等任务中表现出色，但它们的能力往往局限于

DeepSeek-大模型系统教程·2025-07-03 22:52

【openAI库】Python语言openAI库详解：从入门到精通（从0到1手把手教程）

它推出的GPT系列模型、DALL·E等创新技术，正在深刻改变各行各业。作为Python开发者，我们该如何快速上手并高效利用OpenAI的API，成为了提升个人竞争力的关键。

Java八股文·2025-07-03 22:20

谷歌正式推出 Gemini 2.5 系列模型，使 AI 推理性能提升30%。

谷歌于2025年6月正式推出‌Gemini2.5系列模型‌，核心聚焦推理效率与多模态能力升级，具体要点解读如下：‌一、三大模型定位与技术亮点‌‌Gemini2.5Pro‌‌角色定位‌：主攻复杂推理与多模态分析

我的学校你进不来·2025-07-03 22:48

gpt分区 linux 4k对齐,磁盘对齐与4K对齐

什么是磁盘分区对齐(DiskAlignment、PartitionAlignment):Windows的磁盘有一种结构叫做MasterBootRecord(MBR),它的默认大小为63个Block(每个大小为512字节)。它的存在使得磁盘的初始位置和的磁盘上第一个分区的初始位置有63个Block的错位。如果磁盘的单个Track大于63个Block的话。这就会导致默认的初始的位置是从第64个开始。使

童广·2025-07-03 20:40

OpenBayes 一周速览丨OmniGen2「双轨架构」实现文本/图像分工协作，效果直逼GPT-4O

公共资源速递4个公共数据集：ReasonMed医学推理数据集Miriad-5.8M医学问答数据集WebClick网页理解基准数据集OCRBench文本识别基准数据集2个公共模型：MiniCPM4-8BKimi-Dev-72B-GGUF9个公共教程：深度估计*23D生成*3图像生成与处理*4访问官网立即使用：openbayes.com公共数据集ReasonMed医学推理数据集ReasonMed数据集

·2025-07-03 19:37

CppCon 2018 学习:A Semi Compile/Run-time Map with (Nearly) Zero Overhead Looup

下面是详细解读：一、内容来源说明《C++↔JavaBridge》目的：演示如何通过桥接层让C++直接调用Java方法（JNI背后封装）二、代码结构解读classInputStream//java.io.InputStream

虾球xz·2025-07-03 19:30

LoRA微调详解：如何为AIGC模型节省90%显存

LoRA微调详解：如何为AIGC模型节省90%显存关键词：LoRA、低秩适应、AIGC模型、参数高效微调、显存优化摘要：在AIGC（人工智能生成内容）领域，大模型（如GPT-3、LLaMA、StableDiffusion

SuperAGI2025·2025-07-03 19:00

fastGPT 接入Ollama 模型避坑指南

一、fastGPT添加应用调用大模型报404错误确认docker-composer.yml中的oneApi配置项是否正确-DEFAULT_ROOT_PSW=Pass1234 #AI模型的API地址哦。

枫蓝驿·2025-07-03 18:20

GPT4.0带记忆API源码

以下为输出截图:需要在同路径中添加一个名为conversations的文件夹原本输出为英文，对接翻译接口沐晨API翻译:https://mcapi.muwl.xyz/api/fanyi2.php，可以自己改成别的，不过改了输出的格式不一样，代码也需要变动沐晨API:沐晨免费稳定API，沐晨收录站，欢迎前来申请代码json_encode($messages)]);//构建GET请求的查询字符串$ch

沐晨API·2025-07-03 16:37

解释LLM怎么预测下一个词语的

解释LLM怎么预测下一个词语的通过上文词的向量进行映射在Transformer架构的大语言模型（如GPT系列、BERT等）中，词语会先被转化为词向量。

ZhangJiQun&MXP·2025-07-03 14:23

全面解读Payloads All The Things项目

探索「PayloadsAllTheThings」：提升Web应用程序安全的开源利器在信息安全领域，Web应用程序的安全性一直是一个备受关注的话题。而在这诸多安全工具中，一个叫做「PayloadsAllTheThings」的项目正迅速吸引着众多安全研究者和开发者的目光。今天，我们将深入探讨这个项目，看看它如何帮助您提升Web应用的安全水平。项目介绍「PayloadsAllTheThings」是一个开

人工智能我来了·2025-07-03 12:33

打造 AI 产品的前端架构：响应式、流式、智能交互三合一

多模型切换：支持动态切换AI模型（如GPT-4、Grok），并优化上下文缓存和token预估。会话持久化：通过本地存储或后端数据库保存用户会话，支持编辑和恢复功

·2025-07-03 11:28

第10课：《ChatGPT提示工程》—— Guidelines（入门）

在开始实战之前，假设我们已经申请了ChatGPT的账号，并获取到了APIkey，如果没有账号的，建议先注册

Soyoger·2025-07-03 10:53

语言的钥匙：提示工程的艺术与驾驭AI的智慧

当大型语言模型（LLM）如GPT-4展现出令人惊叹的通用能力，却又伴随着“幻觉”、“黑箱”和“不可控”等阴影时，一个核心问题变得无比迫切：人类如何有效地与这些庞然大物沟通，引导它们可靠、安全、精准地完成任务

田园Coder·2025-07-03 10:51

深入剖析AI大模型：关于模型训练

一、使用开源预训练模型1、如何利用开源模型（如BERT、GPT）进行微调开源预训练模型就像是已经搭建好框架的摩天大楼，BERT、GPT等模型便是其中声名赫赫的标志性建筑。它们经过海量数据的“

chilavert318·2025-07-03 08:06

零基础起步：基于GpuGeek的文本生成模型实战

本文将带领读者使用GpuGeek平台，从注册、上传数据到实例部署与训练，完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统，实战掌握AI模型的云端开发流程。

昊昊该干饭了·2025-07-03 06:54

Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解

Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质：共享上下文的比较对捆绑（1）为什么同一prompt的比较对必须捆绑？

John_今天务必休息一天·2025-07-03 06:19

FAISS 简介及其与 GPT 的对接（RAG）

什么是FAISS？FAISS(FacebookAISimilaritySearch)是FacebookAI团队开发的一个高效的相似性搜索和密集向量聚类的库。它主要用于：大规模向量相似性搜索高维向量最近邻检索向量聚类https://github.com/facebookresearch/faissFAISS特别适合处理高维向量数据，能够快速找到与查询向量最相似的向量，广泛应用于推荐系统、图像检索、自

言之。·2025-07-03 05:17

D-FINE使用pth权重批量推理可视化图片

悠悠海风·2025-07-03 00:05

多模态进化论：GPT-5V图文推理能力在工业质检中的颠覆性应用

点击跳转到网站《多模态进化论：GPT-5V图文推理能力在工业质检中的颠覆性应用》副标题：2025年实测报告显示误检率降至0.0038%，重构制造业质量标准体系封面建议：GPT-5V识别微米级电路板缺陷的对比图

HeartException·2025-07-03 00:02

成像光谱遥感技术中的AI革命：ChatGPT在遥感领域中的应用

ChatGPT是由OpenAI开发的最先进的语言模型，在理解和生成人类语言方面

科研的力量·2025-07-02 22:23

Prompt 精通之路（七）- 你的终极 AI 宝典：Prompt 精通之路系列汇总

你的终极AI宝典：Prompt精通之路系列汇总标签：#Prompt指南#AI学习资源#速查手册#ChatGPT#系列总结Prompt精通之路：系列文章导航第一篇：AI时代的新语言：到底什么是Prompt

程序员阿超的博客·2025-07-02 22:19

【ISAQB大纲解读】软件密集型系统的三大分类

软件密集型系统的类型划分为信息系统、嵌入式系统和移动系统，主要基于其应用场景、功能定位、硬件依赖程度及软件设计逻辑的显著差异。以下从三类系统的核心特征、典型场景及分类逻辑展开分析：一、软件密集型系统的定义与分类逻辑软件密集型系统指软件在系统功能实现中起决定性作用的系统，其分类本质上反映了不同场景下软件与硬件、业务需求的耦合方式。三类系统的划分依据包括：应用领域：商业办公、设备控制、移动交互等不同场

小马哥编程·2025-07-02 21:16

嵌入模型 vs 大语言模型：语义理解能力的本质区别与应用场景

重点是可以结合prompt和本身具有的知识两类模型的本质区别能力项嵌入模型（如BGE、SBERT）大语言模型（如GPT、GLM、DeepSeek）输出形式向量（如768维）自然语言文本（如答案、解

chenkangck50·2025-07-02 21:41

Java线程池源码分析，深度解读

前言本文将深入分析Java线程池的源码，包括线程池的创建、任务提交、工作线程的执行和线程池的关闭等过程。通过对线程池源码的解析，我们能够更好地理解线程池的原理和机制，为我们在实际开发中合理使用线程池提供指导。文章内容较长，建议找个安静的环境慢慢细读。线程池简介概念在传统的多线程编程中，每次需要执行任务时都会创建一个新的线程，任务执行完毕后再销毁该线程。这种方式存在一些问题，例如频繁创建和销毁线程会

努力的橙子go·2025-07-02 20:07

【Java源码阅读系列28】深度解读Java CompletableFuture 源码

Java8引入的CompletableFuture是并发编程中处理异步任务的核心工具，它通过实现Future和CompletionStage接口，提供了链式调用、任务组合、异常处理等强大功能。本文将结合源码，深入解析其核心机制、设计模式，并给出常见使用场景与代码示例。一、核心架构：状态管理与依赖任务CompletableFuture的核心目标是将异步任务的完成状态与依赖操作解耦，允许通过链式调用定

·云扬··2025-07-02 20:33

nanoGPT复现——prepare拆解（自己构建词表 VS tiktoken）

在nanoGPT的data文件夹有两个很相似的文件夹结构：shakespeare和shakespeare-char，这两种都是对shakespeare数据集的处理，但是shakespeare使用的是tiktoken

2301_80365274·2025-07-02 20:32

【Java源码阅读系列27】深度解读Java ThreadPoolExecutor 源码

Java的ThreadPoolExecutor是并发编程中处理任务执行的核心类，广泛应用于异步任务调度、批量数据处理等场景。本文将从源码层面解析其核心机制，提炼设计模式，并结合实际场景给出使用示例。一、线程池核心架构：状态管理与核心参数1.1状态压缩与原子控制：ctl变量ThreadPoolExecutor通过一个原子整数ctl（类型为AtomicInteger）同时管理线程池状态（runStat

·云扬··2025-07-02 20:31

《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话？一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量 ICCL 2022

《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话？

365JHWZGo·2025-07-02 18:17

面壁发布 MiniCPM-o 2.6：音视听三合一的“她”（SHE），不需要联网

去年初春，SamAltman一如既往发了条谜语人风格的推特：“Her”，让人想起电影《Her》里那个和男主情深伉俪的AI女声；然后时任OpenAICTO的另一位美女MiraMurati当晚发布了GPT-

AI科技大本营·2025-07-02 17:09

python学智能算法（十六）|机器学习支持向量机简单示例

python-CSDN博客python学智能算法（十一）|机器学习逻辑回归深入（Logistic回归）_np.random.logistic()-CSDN博客今天在此基础上更进一步，学习支持向量机，为实现较好地理解，先解读一个简单算例

西猫雷婶·2025-07-02 16:08

AI取代人类？不，真正淘汰你的是“不会用AI”的人

ChatGPT的爆火、MidJourney颠覆设计行业、自动驾驶取代司机……似乎AI正在“抢走”人类的工作。但真相是：AI不会取代所有人，但它会取代那些不会使用AI的人。

zhuzhi·2025-07-02 16:07

GitHub已破4.5w star，从“零样本”到“少样本”TTS，5秒克隆声音，冲击传统录音棚！

GPT‑SoVITS应运而生，它让“5秒语音克隆”“1分钟微调自定义说话人”“多语言切换”变得轻而易举。让无论是主播、配音师，还是科技爱好者，都能轻松拥有定制化声音输出。痛点场景配

小华同学ai·2025-07-02 15:28

对话式AI助手的巅峰对决：ChatGPT与文心一言的实用价值探讨

其中，ChatGPT和文心一言更是备受关注的两款对话式AI助手。本文将探讨这两款AI助手的实用价值，并通过案例和数据的方式进行分析。

酷钉·2025-07-02 14:49

如何禁止GPTBot等爬虫爬取网站内容：保护数据安全的实用指南

引言随着人工智能技术的快速发展，网络爬虫（如OpenAI的GPTBot、GoogleBot、Anthropic的ClaudeBot等）被广泛用于抓取网站数据以训练AI模型或索引内容。

淮橘√·2025-07-02 11:02

从零开始理解Transformer模型：架构与应用

从Google提出的《AttentionisAllYouNeed》论文到ChatGPT、BERT等模型的广泛应用，Transformer以其强大的性能和灵活性改变了我们对序列建模的认知。

淮橘√·2025-07-02 11:29

【LangChain编程：从入门到实践】AI 大模型检索增强生成 RAG 实践

像GPT-3、GPT-4这样的模型展现出了惊人的语言理解和生成能力,为各种应用场景带来了无限可能。然而,这些

AI智能应用·2025-07-02 08:35

首次使用“非英伟达”芯片！OpenAI租用谷歌TPU，降低推理计算成本

周六，据媒体报道，作为全球最大的人工智能芯片客户之一，OpenAI近期开始租用谷歌的TPU芯片为ChatGPT等产品

加百力·2025-07-02 06:49

『大模型笔记』KV缓存：Transformer中的内存使用！

.介绍1.2.自注意力机制回顾1.3.KV缓存的工作原理1.4.内存使用和示例1.4.1.存储键值缓存需要多少内存1.4.2.Example:OPT-30B（300亿参数）四.参考文献进一步阅读：加速GPT-KV

AI大模型前沿研究·2025-07-02 05:46

智能办公与科研革命：ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南