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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-10-19
使用PyTorch从零开始构建Transformer模型：10天迷你课程本10天迷你课程旨在揭示当前大型语言模型（LLM）如ChatGPT背后的Transformer架构原理。课程将带领开发者从零开始，使用PyTorch构建和训练一个小型化的Transformer模型，从而深入理解其工作机制，而非将其视为黑箱。内容涵盖数据准备、BPE分词器训练、位置编码、注意力机制（如GQA）、训练流程及模型使用。课程强调项目实践，适用于具备基础Python和PyTorch经验的开发者，是掌握现代LLM核心技术的绝佳入门指南。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-10-19
构建推理缓存以降低高流量LLM应用的成本
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- AI基础/开发
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2025-10-19
机器学习从业者的智能体AI系统实践指南本指南为机器学习从业者提供了从传统工作流向生产级智能体AI系统（Agentic AI）转型的全面路线图。智能体AI系统能够独立规划、推理和执行复杂任务，代表了自深度学习以来最重大的变革。文章详细介绍了ReAct、Plan-and-Execute、Reflexion等核心架构模式，并推荐了LangGraph、CrewAI和AutoGen等主流框架。通过构建项目和掌握记忆系统，从业者可抓住这一快速增长领域带来的巨大职业机遇，实现从初级到架构师角色的跨越。
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- AI基础/开发
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2025-10-19
使用PyTorch从零开始构建Transformer模型（10天速成课）本10天速成课程将指导您如何使用PyTorch从零开始设计、构建和训练一个较小的Transformer语言模型，以深入理解大型语言模型（LLM）的工作原理。课程聚焦于模型架构，涵盖数据准备、分词器训练、位置编码、注意力机制等核心组件的实现。通过项目实践，参与者将摆脱将AI视为“黑箱”的认知，掌握Transformer模型从头到尾的构建流程。这对于希望深入了解LLM底层机制的开发者极具价值。
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- AI基础/开发
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2025-10-19
处理大型数据集的 7 个 Pandas 技巧
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- AI基础/开发
2025-10-19
调用大型语言模型的 10 个 Python 单行代码示例
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- AI基础/开发
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2025-10-19
文本数据特征工程的七个技巧
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2025-10-18
在不增加GPU的情况下，加速模型训练的三种方法
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-10-18
向量数据库终极指南：为机器学习提供快速、可扩展的相似性搜索
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2025-10-18
台积电1.4nm工艺A14将于2028年量产：投资3500亿，晶圆报价或达32万元台积电已向主管部门申请A14（1.4nm工艺）工厂开工，预计2028年量产，投资额高达3500亿元人民币。A14将采用第二代GAAFET晶体管和NanoFlex Pro标准单元架构，相较于N2工艺，有望在相同功耗下提升15%的速度或降低30%的功耗，逻辑密度提升超20%。然而，先进工艺成本高昂，1.4nm晶圆代工报价或将达到4.5万美元，约合每片32万元人民币，这可能使得只有NVIDIA等AI芯片巨头能负担得起，对传统PC和移动处理器厂商构成巨大挑战。
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2025-10-18
通过增强的 BigQuery ML UI 彻底改变 MLOps：无缝的模型创建和管理 Google Cloud BigQuery ML (BQML) 引入了重大的用户界面增强功能，旨在简化端到端机器学习工作流程。这些更新使用户无需离开 BigQuery 控制台即可更轻松地创建、管理和调试模型。新的向导式流程允许直接在 UI 中保存 SQL 查询，从而提高了可重现性。例如，可以针对美国人口普查数据快速训练一个逻辑回归模型来预测收入阶层。此外，通过 ML.PREDICT 函数进行预测现在也更加直观，执行详细信息和执行图表提供了深入的模型性能洞察，标志着 MLOps 流程的重大改进。
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2025-10-18
英伟达GPU用量削减82%！阿里云打造“AI性能压榨魔鬼”，213张卡干1192张卡的活阿里云在SOSP顶级会议上发布的“Aegaeon”计算池化解决方案，成功解决了AI模型服务中普遍存在的GPU资源浪费难题。该系统通过创新的资源池化技术，打破了GPU与特定模型绑定的低效模式。一项为期三个月的Beta测试显示，服务数十个大型模型时，所需的英伟达H20 GPU数量从1192个锐减至213个，削减幅度高达82%。这项研究成果不仅大幅优化了资源利用率，更揭示了解决并发大语言模型服务高成本问题的有效路径，具有重要的行业意义。
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2025-10-18
美国团队研发新型机器人：可变换数百种形状，还能征服复杂地形北卡罗来纳州立大学的研究团队成功开发出一种名为“metabots”的新型薄片机器人。这种机器人无需马达，仅通过在聚合物薄片表面涂覆对电或磁场敏感的材料作为执行器，即可远程控制其形状变化。单个单元可稳定变换20种形态，四单元组合甚至能形成256种不同稳定状态。这些机器人不仅能平铺滑动或抓取物体，还能通过可控振动调整速度、旋转，甚至根据地形变化调整步态，实现了高度自适应的运动和抓取任务，为未来节能且可重构的软体机器人平台奠定了基础。
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2025-10-18
微软正在开发一项新的PC功能，允许AI控制你的电脑微软正致力于一项革命性的新功能，旨在通过集成更强大的AI代理，实现对PC操作系统的深度控制。这项技术允许AI自主执行复杂的任务序列，彻底改变用户与个人电脑的交互方式。核心目标是让AI能够理解高层指令，并将其分解为一系列具体的系统操作，例如软件管理、文件组织和日常自动化工作流。这标志着操作系统交互范式的转变，从手动点击转向完全由AI驱动的自动化执行，对个人生产力和企业效率具有深远影响。
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2025-10-18
专访格式塔与脑虎创始人彭雷：超声脑机接口如何挑战Neuralink，并与AI走向融合共生？本文深入探讨了脑机接口（BMI）领域的最新进展，聚焦于超声脑机接口技术。专访格式塔与脑虎创始人彭雷，对比了超声技术与侵入式电极技术的优劣。彭雷详细阐述了超声接口在空间覆盖率、非侵入性方面的优势，以及其在慢性疼痛、中风康复、阿尔茨海默病等领域的巨大商业化潜力，并分析了神经科学与AI融合的未来趋势。
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2025-10-17
谷歌发布Gemini CLI扩展，让开发者能够构建定制化的AI驱动工作流谷歌推出了开源的Gemini CLI扩展框架，旨在帮助开发者为Gemini CLI代理构建和共享定制化的AI工作流集成。该框架利用结构化的“剧本”（playbooks）来指导AI与数据库、CI/CD系统和API等外部工具的交互。初期合作伙伴包括Dynatrace、Elastic、Figma、Shopify和Stripe等知名企业，覆盖了从基础设施到应用开发的多个关键领域。Gemini CLI扩展通过封装模型上下文协议（MCP），在现有工具连接能力之上增加了上下文感知和个性化执行能力，目标是...
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2025-10-17
李飞飞发布全新世界模型RTFM：单张H100 GPU即可实现实时、持久的3D交互李飞飞团队推出了革命性的世界模型RTFM（A Real-Time Frame Model），显著解决了现有模型对海量算力的依赖问题。该模型实现了实时运行、持久交互和3D一致性，最引人注目的是，它仅需单张H100 GPU即可完成推理运算，极大降低了部署门槛。RTFM通过学习渲染器架构，在不依赖显式3D表征的情况下，利用自回归扩散变换器实现了端到端的学习。此外，通过将姿态帧作为空间记忆，它实现了对世界的持久化交互，为未来AI的交互式环境构建提供了高效且可扩展的解决方案。
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2025-10-17
豆包发布语音合成 / 声音复刻等四款大模型：能理解情感、调节音调风格、准确读出公式火山引擎在 FORCE LINK AI 创新巡展武汉站发布了四款豆包大模型：豆包大模型 1.6 升级版、1.6 lite、语音合成 2.0 和声音复刻 2.0。其中，1.6 升级版原生支持四种思考长度，大幅提升了效率。新发布的语音模型具备更强的情感表现力和指令遵循能力，能够精准控制语速、情绪和声线风格。值得关注的是，新模型在小学至高中阶段全学科的复杂公式朗读准确率高达 90%，为教育和内容制作领域带来突破性应用。
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2025-10-17
从湖仓到数字心智：在Databricks上构建多智能体AI生态系统的架构 Edmunds利用Databricks数据智能平台，构建了名为“Edmunds Mind”的AI原生多智能体生态系统，实现了从被动数据存储到跨职能实时智能自动化的转变。该架构采用分层结构，例如DataDave智能体在复杂分析中达到95%的准确率，知识助手则提供品牌化的实时信息。通过整合Unity Catalog进行治理，并利用Vector Search构建认知核心的记忆系统，Edmunds正在实现显著的运营效率提升和高度个性化的用户体验，将数据湖仓转变为驱动业务价值的智能引擎。
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2025-10-17
具身智能数据困境的破局之道：枢途科技如何用视频学习将采集成本降至千分之五？具身智能发展受困于高质量训练数据不足。枢途科技推出SynaData数据管线，实现从互联网视频中提取多模态具身数据，将采集成本降至传统方式的千分之五。本文详解其技术突破、对主流模型的赋能以及未来共建开放数据生态的规划。
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