随着生成式AI的爆发，大语言模型（LLM）正以前所未有的速度重塑着技术格局。然而，在这场AI浪潮的背后，我们正面临着严峻的挑战：日益增长的模型规模对内存容量和数...

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大型语言模型（LLM）在处理超长上下文时面临着巨大的计算和内存成本挑战，这严重限制了它们在文档理解、代码分析和复杂推理等关键应用中的潜力。传统的解决方案，如扩展...

intersect主要用于识别两个或多个BED/GFF/VCF文件之间相交的区域,找到两个或多个peaks中重叠的区域，并分析重叠与非重叠区域的特征差异，是后续...

MLA主要通过优化KV-cache来减少显存占用，从而提升推理性能。我们知道这个结论之前，老周带大家一起梳理一下从MHA、MQA、GQA到MLA的演变历程，并着...

samtools bam2fq（现多写作 samtools fastq）在大多数场景下 I/O 密集、计算量低，单线程即可跑满磁盘带宽，再增加线程也不会明显提速...

一句话承诺：复制即用的正则清单+流程图，帮你把技术文章里的奇怪空格、中文标点、错位代码块一次性清理干净。

传统的OCR任务其实特别纯粹，就是把那些图片上字啥的啊，变成你电脑里可以编辑可以复制粘贴数字文本。

就是你跟大模型对话，可以不需要再用一些非常复杂的Prompt了，而是只需要给它一个人格，给它一个，MBTI，就能发挥非常好的效果。

在人工智能领域，尤其是大语言模型（LLM）的发展浪潮中，一个长期存在的核心瓶颈正日益凸显：如何高效、经济地处理超长文本上下文。传统的文本处理方式，随着输入长度的...

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2509.25182 Git链接：https://github.com/dc-ai-projects/DC...

扩频水印的基本原理是使用伪随机序列（扩频码）将水印信息扩展到更宽的频带或更大的空间，然后将扩展后的水印嵌入到载体数据中。这种方法可以提高水印对噪声和压缩的抵抗能...

在2025年的大语言模型(LLM)时代，随着模型规模的指数级增长，部署这些庞然大物变得越来越具有挑战性。GPT-5和Claude 4.5等最新模型的参数量已经达...

大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了前所未有的成功，但模型规模的快速增长带来了巨大的计算和存储挑战。一个典型的大型语言模型（如GPT-4或LLaMA ...

在大语言模型（LLM）应用中，提示工程已成为提升模型性能和控制输出的关键技术。然而，随着模型能力的增强和应用场景的复杂化，提示文本往往变得冗长，导致token消...

在大语言模型（LLM）的应用场景中，多轮对话已经成为最核心的交互模式之一。随着2025年LLM技术的快速发展，用户对持续、连贯、个性化的对话体验要求越来越高。然...

本文将深入探讨结构化剪枝在LLM压缩中的应用，分析其独特的速度提升机制，并提供实用的剪枝策略和实现方法。我们将从剪枝原理出发，介绍各种结构化剪枝算法，讨论评估标...

随着大型语言模型(LLM)的快速发展，模型规模呈指数级增长，从最初的数亿参数到如今的数千亿甚至万亿参数。这种规模扩张带来了惊人的能源消耗和训练成本，同时也给部署...

在日常工作和数据处理中，文件压缩是必不可少的操作。无论是节省存储空间、加快传输速度，还是归档备份，选择合适的压缩格式至关重要。然而，面对 TAR、ZIP、7Z、...

在分布式系统开发中，数据传输的压缩与解压缩是常见的优化手段，尤其是使用 GZIP 压缩可以显著减少网络传输的数据量。然而，如果客户端和服务端在压缩/解压缩的处理...