全部安全开发新闻数码摄影汽车北京AIIT其他
  • 文章封面

    搭建 VSCode 离线开发环境

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-10-27 22:00:00

    SSH 插件下载ssh 依赖三个插件:在这里插入图片描述下载插件,点击 Download VSIX:在这里插入图片描述到远程vscode上安装:在这里插入图片描述vscode-server 安装将$

    阅读全文
  • 文章封面

    nlohmann/json 库简介

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-10-23 22:02:31

    nlohmann/json 是一个专为现代 C++ 设计的 JSON 库,以其直观的 API、强大的功能性和卓越的易用性而广受欢迎。下面综合介绍其主要特性、安装集成、核心功能及适用场景。主要特性nl

    阅读全文
  • 文章封面

    Intro to C++ Coroutines: Concept

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-10-22 22:00:00

    各位开发者,时机已到。我们即将揭开 C++ 语言的最新概念——协程。它们已经被多种编程语言所采用,比如• C# 的异步任务和可生成迭代器,构成了 LINQ 的基础;• JavaScript 中的 a

    阅读全文
  • 文章封面

    Hugging Face BPE Tokenizer 的资源文件

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-10-20 22:00:00

    在Hugging Face等平台的大语言模型中,vocab.json、merges.txt 和 added_tokens.json 是分词器(Tokenizer)的核心配置文件。它们共同定义了如何将

    阅读全文
  • 文章封面

    移动语义 std::move 和完美转发 std::forward

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-10-19 21:57:41

    移动语义和完美转发是现代C++中用于提升程序效率的两个重要特性。下面这个表格清晰地展示了它们的主要特点。特性核心目标关键机制主要应用场景移动语义转移资源所有权,避免不必要的深拷贝,提升性能。右值引用

    阅读全文
  • 文章封面

    ACEBench: Who Wins the Match Point in Tool Usage?

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-10-14 21:35:00

    Abstract大型语言模型(LLMs)在决策和推理方面已展现出显著的潜力,尤其是在与各种工具相结合的情况下,能够有效地解决复杂问题。然而,目前用于评估 LLMs 工具使用能力的基准存在一些局限性:

    阅读全文
  • 文章封面

    什么是左值和右值

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-10-13 21:00:00

    左值和右值是编程中用于区分表达式两种不同性质的核心概念,理解它们对于掌握C/C++等语言的内存管理和性能优化至关重要。下面这个表格能帮你快速把握它们的主要区别:特性左值 (Lvalue)右值 (Rv

    阅读全文
  • 文章封面

    什么是 GN

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-10-12 14:28:25

    什么是 GNGNgn与ninja类似于cmake和makeGN 是 Google 开发的一种元构建系统(Meta-Build System),用于生成 Ninja 构建文件(.ninja)。核心功能

    阅读全文
  • 文章封面

    RULER: Relative Universal LLM-Elicited Rewards

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-10-09 22:09:49

    在这里插入图片描述“RULER(Relative Universal LLM-Elicited Rewards)”是一种通用型奖励函数,它利用语言模型作为评判者来对多个智能体的行动轨迹进行排序。该机

    阅读全文
  • 文章封面

    古寺步道

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-10-04 16:52:08

    阅读全文
  • 文章封面

    阿基米德水系

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-09-28 18:41:38

    阅读全文
  • 文章封面

    SFT和RFT的区别

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-09-25 21:00:00

    SFT(监督微调)和RFT(强化学习微调)是优化大型语言模型(LLMs)的两种核心技术,它们在理念、实现方式和适用场景上有着显著区别。下面这张表格汇总了它们的主要差异,方便你快速了解:对比维度监督微

    阅读全文
  • 文章封面

    CosyVoice 3: 面向真实场景的大规模零样本语音生成模型

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-09-16 21:00:00

    一、研究背景与目标问题定位:• 前作局限:CosyVoice 2虽实现低延迟流式合成和接近人声的质量,但在语言覆盖(仅中英文)、领域多样性(广播场景为主)、数据规模(万小时级)和文本鲁棒性(特殊符号

    阅读全文
  • 文章封面

    逆转诅咒:在 A=B 上训练的语言模型无法学习 B=A

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-09-09 22:07:09

    论文揭示了自回归大型语言模型(LLMs)在逻辑泛化上的一个根本性缺陷,即“逆转诅咒”(Reversal Curse)。以下是论文的核心内容:在这里插入图片描述比较早的论文了,现在是否还存在这个问题有

    阅读全文
  • 文章封面

    CosyVoice 3: Towards In-the-wild Speech Generation

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-09-04 21:40:34

    Abstract在我们之前的工作中,我们推出了一个可扩展的流式语音合成模型 CosyVoice 2,它将大型语言模型(LLM)与分块感知流匹配(FM)模型相结合,实现了低延迟的双流语音合成和人类同等

    阅读全文
  • 文章封面

    语音合成(TTS)中文自然度:问题、成因、解决方案

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-09-03 21:00:00

    我们来深度解析这篇关于中文语音合成(TTS)自然度问题、成因与解决方案的文章。文章结构清晰,内容深入,聚焦于中文TTS的独特挑战和前沿解决方案。核心主题: 提升中文TTS的自然度,关键在于解决其特有

    阅读全文
  • 文章封面

    上下文工程如何实现

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-09-02 21:00:00

    核心技术更长的上下文并不一定会产生更好的响应,上下文过载可能会导致应用程序以意想不到的方式失败,上下文可能会变得有害、分散注意力、令人困惑或产生冲突。• 上下文污染(Context Poisonin

    阅读全文
  • 文章封面

    上下文工程(Context Engineering)

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-09-01 21:00:00

    背景目前Prompt工程已相对成熟,已有大量最佳实践和工具支持。但Prompt工程有一定的局限性,想象一下,你正在使用大模型解决一个复杂的工作问题,传统的做法是精心设计一个提示词,希望一次性得到满意

    阅读全文
  • 文章封面

    新手必看!LangGraph 101:手把手教你搭一个深度研究 Agent

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-08-28 21:24:08

    构建能够在实际中真正发挥作用的大型语言模型(LLM)程序并非易事。您需要考虑如何协调这一多步骤的工作流程,跟踪各参与者的状态,实施必要的限制措施,并实时监控决策过程。幸运的是,LangGrap

    阅读全文
  • 文章封面

    LangGraph 简介

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-08-26 21:06:31

    在这里插入图片描述LangGraph 是由 LangChain 团队开发的开源框架,专为构建状态化、多智能体(Multi-Agent)动态工作流而设计。它通过图结构(Graph) 管理复杂任务流程,

    阅读全文
  • 文章封面

    SFT 泛化新解读:强化学习 + 奖励修正,一文读懂

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-08-21 21:18:09

    1. 研究背景与问题• SFT的局限性:传统监督微调(SFT)在LLM任务适配中简单高效,但泛化能力弱于强化学习(RL)。RL依赖奖励信号探索策略,但计算成本高且需人工设计奖励函数。• 核心问题:能

    阅读全文
  • 文章封面

    程序员狂喜!Self-Instruct 框架全解析:无限生成高质量指令集,从此告别标注噩梦!

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-08-19 21:51:07

    在这里插入图片描述MotivationHigh-level overview of InstructGPT with human annotated outputs and ranking for

    阅读全文
  • 文章封面

    Evol-Instruct 竟能精准生成领域专属数据?实操技巧速看!

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-08-18 22:13:20

    在不断发展的人工智能领域,能够对模型进行微调以使其理解并适应特定领域至关重要。这一过程类似于音乐家在表演前调校乐器;调校得越精准,在特定的声学环境中表现就越出色。在这里,我们的“声学环境”就是希望人

    阅读全文
  • 文章封面

    Pygame RPG Tutorial 7 – Attack Animations

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-08-16 19:43:00

    我们的球员目前缺少的一个主要组成部分是进攻系统。幸运的是,这与我们的运动动画系统的实现方式非常相似,所以本教程应该很容易理解。一旦我们创造了这个基本的攻击系统,我们就可以轻松地将其扩展为包含许多其他类

    阅读全文
  • 文章封面

    《Pygame RPG 开发实战:1-6 系列第 1 期代码细评,从逻辑到效率的提升指南》

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-08-14 21:00:00

    在这里,您可以查看我们到目前为止编写的Pygame RPG系列的完整代码。这次代码审查背后的主要原因是,到目前为止,我们一直在讨论小片段的代码(由于绝对的大小)。对于那些在将这些片段连接成一个整体时遇

    阅读全文
  • 文章封面

    指令微调数据-少即是多

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-08-13 21:33:30

    如何对大型语言模型进行微调以用于通用问题解答?一种颇具吸引力的方法是采用对少量高质量样本进行有监督微调的方式。近期的 LIMA(“对于对齐而言,少即是多”)研究大胆宣称,通过仅基于 1000 对

    阅读全文
  • 文章封面

    LLM generate 参数怎么用?

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-08-12 21:51:47

    要让 LLM 模型的推理结果更稳定、更确定(即减少随机性、提高可预测性),需要合理配置 temperature 和 top_p 参数。以下是具体策略和推荐配置:一、参数作用机制1. temperat

    阅读全文
  • 文章封面

    语音合成(TTS)跳跃与重复问题的解析:成因、机制及解决方案

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-08-11 21:14:29

    一、问题本质与影响• 跳跃(Omission):漏读音素/词/短语,表现为音频中断或静音段。• 重复(Repetition):非预期重复音素/词/短语。• 根本影响:破坏语音清晰度、自然度与用户体验

    阅读全文
  • 文章封面

    大模型训练新思路:GEPA 靠 “反思” 赢过 RL,看完秒懂

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-08-08 20:45:07

    倘若一种人工智能模型能够从自身的错误中吸取教训,不是通过机械的反复训练,而是通过深思熟虑的反思,就像人类那样,那将会是怎样的情景呢?这就是“GEPA(基因-帕累托)”所承诺的效果,这一开创性的方法由

    阅读全文
  • 文章封面

    F5-TTS:用 Flow Matching 玩转语音,流畅度和真实感都 “拉满” 了

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-08-06 22:16:13

    Abstract本文介绍了 F5-TTS,这是一种基于流匹配与扩散变压器(DiT)的完全非自回归文本转语音系统。它无需诸如时长模型、文本编码器和音素对齐等复杂设计,直接将文本输入用填充标记填充至与输

    阅读全文
下一页