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文章/答案/技术大牛

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发表了文章 2天前2025-11-15 04:00:28

HaluMem：揭示当前AI记忆系统的系统性缺陷，系统失效率超50%

用过聊天机器人的人都遇到过这种情况：你刚说喜欢科幻小说，几轮对话后它给你推荐言情小说。你告诉聊天机器人升职了，但是过会儿又他又问你职业。这种情况不只是健忘而是根...

deephub 2天前2025-11-15 04:00:29

论文、模型、事件、数据、系统

发表了文章 2天前2025-11-15 03:59:41

QF-Lib：用一个库搞定Python量化回测和策略开发

搞过量化交易的人都清楚，测试策略的时候流程能有多乱：Pandas 管数据、Matplotlib 画图、Backtrader 跑回测，最后还要再用 Excel 做...

deephub 2天前2025-11-15 03:59:41

量化、数据、python、金融、开发

发表了文章 2天前2025-11-15 03:59:32

AI智能体落地：Agent-Assist vs 全自动化完整决策指南

今年开始LLM驱动的Agentic AI发展速度非常惊人。而我们现在面临一个实际问题：到底是上全自主的AI智能体，还是让人类继续参与决策？从大量实际案例来看Ag...

deephub 2天前2025-11-15 03:59:33

数据、系统、自动化、agent、工具

发表了文章 2天前2025-11-15 03:59:25

基于 LangGraph 的对话式 RAG 系统实现：多轮检索与自适应查询优化

RAG（Retrieval-Augmented Generation）在语言模型应用中已经相当成熟，但传统实现往往只是简单的"检索-生成"流程。实际对话场景要复...

deephub 2天前2025-11-15 03:59:26

系统、优化、response、state、模型

发表了文章 2天前2025-11-15 03:58:07

LightRAG 实战：基于 Ollama 搭建带知识图谱的可控 RAG 系统

LightRAG 是个开源的 RAG 框架，专门用来快速搭建模块化的检索增强生成管道。这个项目在 GitHub 上热度不低，我们今天来看看他到底怎么用

deephub 2天前2025-11-15 03:58:07

LLM、import、output、text、系统

发表了文章 2天前2025-11-15 03:57:55

TensorRT 和 ONNX Runtime 推理优化实战：10 个降低延迟的工程技巧

模型速度的瓶颈往往不在算法本身。几毫秒的优化累积起来就能让用户感受到明显的性能提升。下面这些技术都是在生产环境跑出来的经验，不需要重构代码实施起来也相对简单并且...

deephub 2天前2025-11-15 03:57:56

优化、runtime、技巧、量化、模型

发表了文章 2天前2025-11-15 03:57:49

Orion-MSP：深度学习终于在表格数据上超越了XGBoost

表格数据一直是深度学习的老大难问题。这些年CV和NLP领域被Transformer统治得服服帖帖，但在真正的业务场景里，面对表格这类的结构化数据，XGBoost...

deephub 2天前2025-11-15 03:57:50

模型、数据、深度学习、xgboost、表格

发表了文章 2天前2025-11-15 03:57:42

Python因果分析选哪个？六个贝叶斯推断库实测对比（含代码示例）

Python 生态里能用的因果库有很多选哪个往往要看你对模型的理解程度，以及项目对“可解释性”的要求。这篇文章将对比了六个目前社区中最常用的因果推断库：Bnle...

deephub 2天前2025-11-15 03:57:42

变量、可视化、模型、数据、python

发表了文章 2天前2025-11-15 03:54:18

提升回归模型可信度：4种神经网络不确定性估计方法对比与代码实现

回归任务在实际应用中随处可见——天气预报、自动驾驶、医疗诊断、经济预测、能耗分析，但大部分回归模型只给出一个预测值，对这个值到底有多靠谱却只字不提。这在某些应用...

deephub 2天前2025-11-15 03:54:19

模型、数据、神经网络、测试、函数

发表了文章 2天前2025-11-15 03:54:11

从零实现3D Gaussian Splatting:完整渲染流程的PyTorch代码详解

3D Gaussian Splatting（3DGS）现在几乎成了3D视觉领域的标配技术。NVIDIA把它整合进COSMOS，Meta的新款AR眼镜可以直接在设...

deephub 2天前2025-11-15 03:54:12

pytorch、gaussian、torch、论文、渲染

发表了文章 2天前2025-11-15 03:54:03

FastMCP 入门：用 Python 快速搭建 MCP 服务器接入 LLM

Model Context Protocol (MCP) 这个协议简单说就是给大语言模型接入外部数据和工具提供了一套标准化方案。MCP 统一了模型和各种数据源、...

deephub 2天前2025-11-15 03:54:04

入门、LLM、MCP、python、服务器

发表了文章 2天前2025-11-15 03:53:57

LangChain v1.0 中间件详解：彻底搞定 AI Agent 上下文控制

用 LangChain 构建 AI Agent 的人应该都遇到过这种情况：测试阶段一切正常，部署到生产环境就开始出各种问题。上下文管理混乱，Agent 的行为变...

deephub 2天前2025-11-15 03:53:58

工具、模型、设计、中间件、agent

发表了文章 2天前2025-11-15 03:52:32

解决GRPO优势归因错误,Chunk-GRPO让文生图模型更懂"节奏"

文本到图像(T2I)生成模型的发展速度超出很多人的预期。从SDXL到Midjourney,再到最近的FLUX.1,这些模型在短时间内就实现了从模糊抽象到逼真细腻...

deephub 2天前2025-11-15 03:52:32

基础、论文、模型、优化、测试

发表了文章 2天前2025-11-15 03:52:25

打造自己的 Claude Code：LangGraph + MCP 搭建一个极简的 AI 编码助手

实践是最好的学习方式。为了深入理解 LangGraph 和模型上下文协议（MCP）服务器的生态，我们来从零开始构建一个 CLI 编码代理。我们的目标是，抛开 C...

deephub 2天前2025-11-15 03:52:25

编码、代理、工具、MCP、code

发表了文章 2天前2025-11-15 03:52:18

sklearn 特征选择实战：用 RFE 找到最优特征组合

特征越多模型效果就越好？这个想法在实践中往往站不住脚，因为过多的特征反而会带来过拟合、训练时间过长、模型难以解释等一堆麻烦。递归特征消除(RFE)就是用来解决这...

deephub 2天前2025-11-15 03:52:18

测试、模型、数据、算法、性能

发表了文章 2天前2025-11-15 03:52:09

Optuna AutoSampler 更新：让多目标和约束优化不再需要手动选算法

AutoSampler是个智能采样器，能根据具体问题自动挑选 Optuna 里最合适的优化算法。这个工具在 OptunaHub 上热度很高，每周下载量超过 3 ...

deephub 2天前2025-11-15 03:52:10

优化、测试、函数、搜索、算法

发表了文章 2天前2025-11-15 03:50:28

构建有记忆的 AI Agent：SQLite 存储 + 向量检索完整方案示例

这不是个技术缺陷，但是却限制了整个系统的能力边界。Agent 可以做推理、规划、执行复杂任务，但就是记不住之前发生过什么。每次对话都像是第一次见面，这种状态下很...

deephub 2天前2025-11-15 03:50:28

系统、sqlite、存储、agent、数据

发表了文章 2天前2025-11-15 03:50:10

Pandas 缺失值最佳实践：用 pd.NA 解决缺失值的老大难问题

做数据处理的都知道，一个 NaN 就能让整个数据清洗流程崩盘。过滤条件失效、join 结果错乱、列类型莫名其妙变成 object——这些坑踩过的人应该都有所体会...

deephub 2天前2025-11-15 03:50:11

na、pandas、后端、字符串、最佳实践

发表了文章 2天前2025-11-15 03:48:53

大模型强化学习的熵控制：CE-GPPO、EPO与AsyPPO技术方案对比详解

LLM的强化学习训练最近进展很快，SOTA模型在各种推理benchmark上的表现确实亮眼。但更值得关注的其实是另一条信息——从Rutgers到Alibaba再...

deephub 2天前2025-11-15 03:48:53

模型、强化学习、工作、架构、论文

发表了文章 2天前2025-11-15 03:48:46

LLM安全新威胁：为什么几百个毒样本就能破坏整个模型

数据投毒，也叫模型投毒或训练数据后门攻击，本质上是在LLM的训练、微调或检索阶段偷偷塞入精心构造的恶意数据。一旦模型遇到特定的触发词，就会表现出各种异常行为——...

deephub 2天前2025-11-15 03:48:47

系统、LLM、安全、模型、数据

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