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• 一文了解Text Embedding模型：从text2vec、openai-text embedding到m3e、bge

  发表:2025年4月26日 |  at 04:50

  Embedding模型是一种将离散的符号数据（如单词、句子、图像等）映射到连续的向量空间中的技术，这些向量能够捕捉数据之间的语义、结构等关系。简单来说，就是把原本难以直接处理的符号数据，转换成计算机更容易理解和操作的数值向量形式~

• 好书推荐 |《从零构建大模型》：从理论到实践，手把手教你打造自己的大语言模型

  发表:2025年4月12日 |  at 03:30

  今天推荐的这本书——《从零构建大模型》（原书名 Build a Large Language Model (From Scratch)）正好填补了这一空白。它不仅讲透了大模型的基本原理，更从实际出发，带领读者从最底层一步步构建出一个完整的 GPT风格 的模型，实现训练、微调和部署。

• 好书推荐 |《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT（第2版）》

  发表:2025年4月5日 |  at 11:20

  在人工智能技术飞速迭代的今天，大语言模型（LLM）已成为推动技术落地的核心引擎。然而，如何从零开始掌握大模型应用开发的核心逻辑？如何将GPT-4、ChatGPT等前沿技术转化为实际生产力？《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT（第2版）》一书为开发者提供了系统化的答案。作为热销2万册的经典升级版，本书不仅是初学者的“最小可用知识”手册，更是进阶者构建复杂AI应用的实战指南。

• 一文看懂Embedding模型

  发表:2025年4月2日 |  at 10:50

  Embedding模型是一种将离散的符号数据（如单词、句子、图像等）映射到连续的向量空间中的技术，这些向量能够捕捉数据之间的语义、结构等关系。简单来说，就是把原本难以直接处理的符号数据，转换成计算机更容易理解和操作的数值向量形式~

• Transformer 过时了！MIT 液体神经网络 LNN 才是新趋势！

  发表:2025年4月1日 |  at 13:30

  MIT突破性成果登顶Nature子刊！科学家受线虫微型大脑启发，研发出革命性19节点液态神经网络系统。这一脑启发的AI架构在自动驾驶控制任务中展现出惊人表现：仅用传统神经网络万分之一规模的神经元数量，即实现更优性能表现。

• 机器学习最核心的十大算法模型深度解析

  发表:2025年3月29日 |  at 12:00

  在人工智能与大数据蓬勃发展的今天，机器学习算法作为智能决策的核心引擎，正深刻改变着各行各业。从金融风控到医疗诊断，从图像识别到自然语言处理，这些算法构成了现代智能系统的基石。

• 深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

  发表:2025年3月11日 |  at 04:00

  今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。

• 一文看懂生成式对抗网络GAN

  发表:2025年3月1日 |  at 11:00

  今天给大家介绍我最喜欢的模型--GAN，为什么最喜欢，我工作的第一个任务与它有关，它所做的任务也是我喜欢的。它让一台机器能够像人类艺术家一样，创造出逼真的人脸、梦幻般的风景，甚至是你从未见过的奇异生物？还等什么，我们一起来看看～

• 小白轻松拿捏！深度解析卷积神经网络CNN

  发表:2025年2月28日 |  at 21:00

  从今天开始，我们就来介绍下卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），它可以说是深度学习最具代表性的模型之一。

• 一文搞懂混合专家（MoE）模型

  发表:2025年2月27日 |  at 05:00

  在探索最新的大语言模型（LLM）时，“MoE”这一术语频繁出现在各种标题之中。DeepSeek-V3便是一个实力强劲的混合专家（MoE）模型，其总参数量高达6710亿，且在处理每个标记（token）时，能够智能地激活约370亿的参数，实现高效计算。