随着AI大模型的迅速发展，深入理解视觉语言模型（Vision-Language Model, VLM）的技术内核与发展现状是至关重要的。VLM标志着多模态人工智...

你有没有想过，当我们向Deepseek提问时，为什么大模型能识别你的内容并找出你想要的答案，这个看似简单的交互背后，实际上经历着从数据预处理到深度学习推理的复杂...

在大语言模型（LLM）的推理过程中，Attention机制是计算和内存消耗的主要瓶颈。FlashAttention和PagedAttention作为两项革命性优...

随着大模型迅猛发展的浪潮中，幻觉（Hallucination）问题逐渐成为业界和学术界关注的焦点。所谓模型幻觉，指的是模型在生成内容时产生与事实不符、虚构或误导...

多模态学习模拟人类认知过程——例如描述电影时，我们不会孤立地评价画面或音乐，而是综合视觉、听觉和剧情信息形成整体感受。但是，这要求模型从单模态处理（如仅分析图像...

在LLM推理计算中Prefill和Decode两个阶段的计算/显存/带宽需求不一样，通常Prefill是算力密集，Decode是访存密集。一些场景中P和D两者分...

近年来，混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）技术在大模型领域迅速崛起，成为解决计算效率和扩展性问题的关键创新。我将从核心原理、显著优势...

发展脉络： BERT（双向编码）→ GPT（自回归生成）→ T5（编码-解码统一）→ MoE（混合专家）

作者结语：工业级RAG系统需持续监控三大黄金指标：检索精度（Recall@5>0.85）、响应延迟（<2s）、幻觉率（<3%）。如果本次分享对你有所帮助，记得告...

注意力机制源于对人类视觉的研究，它的灵感来源于人类在处理信息时的一种本能策略——选择性关注。在信息爆炸的时代，我们的大脑无法同时处理所有的信息，因此会本能地将注...

边缘设备，诸如智能摄像头、工业传感器、移动终端等，它们广泛分布在我们生活和生产的各个角落，承担着数据采集与初步处理的关键任务。这些设备虽小巧灵活，但与强大的云端...

当面对超出其训练数据边界和固有知识范畴的问题时，智能体大模型往往会陷入困境，却浑然不知，这便是知识盲区带来的隐患。如何构建能够自动发现自身知识盲区的智能体大模型...

要让智能体大模型真正拥有媲美人类的推理能力，仅靠传统的深度学习或符号推理都难以实现。这时，神经符号混合系统应运而生，它就像一座桥梁，将神经网络的强大学习能力与符...

预测准确性始终是一道绕不开的核心命题。如何让智能体大模型更精准地预见未来，做出最优决策？因果表征学习，这一新兴领域的探索，正为我们揭示出一条充满希望的解决路径。

开源智能体大模型的核心魅力，在于它构建起了一个全球开发者共同参与的超级协作网络。想象一下，来自世界各个角落的开发者、研究者，无论身处繁华都市还是偏远小镇，只要心...

想象一下，你与一位智能助手进行多轮对话，起初你提到自己正在筹备一场户外婚礼，随后又询问婚礼当天的天气情况，几轮交流后你希望得到婚礼布置的建议。若智能助手没有长期...

在具身智能机器人的研发进程中，自修复材料与智能结构设计无疑是极具挑战性与创新性的关键领域，吸引着无数科研人员投身其中，探寻未知。

视觉 - 运动映射模型作为实现智能交互与精准行动的核心，吸引着全球科研人员与技术爱好者的目光。这一模型就像机器人的 “神经中枢”，连接着视觉感知与肢体运动，使机...

当具身智能体踏入文化多元的现实世界，如何让它们在不同文化场景中实现恰当、有效的社交互动，成为亟待攻克的难题。这背后，关键在于设计出精妙的社交行为适配算法，让智能...