- 在民用航空实际运营场景中，航空发动机的长期健康管理面临着运行环境动态变化、飞行监控数据持续增长以及故障样本极度稀缺等工程约束。传统基于离线训练的静态分类模型往往与动态的实际运营过程相割裂，难以适应长期数据流的演化。论文《Continual contrastive reinforcement learning: Towards stronger agent for environment-aw... 在民用航空实际运营场景中，航空发动机的长期健康管理面临着运行环境动态变化、飞行监控数据持续增长以及故障样本极度稀缺等工程约束。传统基于离线训练的静态分类模型往往与动态的实际运营过程相割裂，难以适应长期数据流的演化。论文《Continual contrastive reinforcement learning: Towards stronger agent for environment-aw...
- 从可重复的测试集、检查规则和通过率开始，构建一个不依赖真实模型调用的 AI 应用评估最小闭环。 从可重复的测试集、检查规则和通过率开始，构建一个不依赖真实模型调用的 AI 应用评估最小闭环。
- 科大讯飞宣布 Spark-Audio-1.0-Preview 上线，这是一款基于全国产化算力训练的语音基座大模型。过去，大模型处理音频大多采用级联方案：先把语音转成文字，再交给大模型理解。这种做法有两个明显短板：一是信息丢失——文字只能记录说了什么，会丢掉语音里自带的语气、情绪以及背景环境音等关键信息，导致模型对场景判断不完整；二是链路割裂——语音转写、声纹识别、语音翻译等能力被拆成独立模块... 科大讯飞宣布 Spark-Audio-1.0-Preview 上线，这是一款基于全国产化算力训练的语音基座大模型。过去，大模型处理音频大多采用级联方案：先把语音转成文字，再交给大模型理解。这种做法有两个明显短板：一是信息丢失——文字只能记录说了什么，会丢掉语音里自带的语气、情绪以及背景环境音等关键信息，导致模型对场景判断不完整；二是链路割裂——语音转写、声纹识别、语音翻译等能力被拆成独立模块...
- 被 32 位整数卡了 30 年脖子：PostgreSQL 事务号困局与 V9 的 64 位解法一句话导读：PostgreSQL 用一个 32 位整数管理全库事务，这个三十年前埋下的设计，让无数 DBA 在深夜处理"冻结风暴"和强制停库。2026 年 8 月，金仓 V9 把 64 位事务 ID 做成了生产可用特性。这篇文章从原理到实战，把这件事讲透。 一、从一张凌晨两点的告警单说起做过 Po... 被 32 位整数卡了 30 年脖子：PostgreSQL 事务号困局与 V9 的 64 位解法一句话导读：PostgreSQL 用一个 32 位整数管理全库事务，这个三十年前埋下的设计，让无数 DBA 在深夜处理"冻结风暴"和强制停库。2026 年 8 月，金仓 V9 把 64 位事务 ID 做成了生产可用特性。这篇文章从原理到实战，把这件事讲透。 一、从一张凌晨两点的告警单说起做过 Po...
- 本文揭示AI生成单元测试的致命陷阱：高覆盖率（95%）≠ 高质量测试。AI常“照抄实现写断言”，导致测试恒真、无法发现逻辑错误（如满减与折扣顺序颠倒）。真正衡量测试能力的是**变异测试得分（mutation score）**——通过故意注入代码缺陷，检验测试能否捕获。覆盖率只答“是否执行”，mutation score才答“能否揪错”。AI时代，该用它为测试集“体检”。 本文揭示AI生成单元测试的致命陷阱：高覆盖率（95%）≠ 高质量测试。AI常“照抄实现写断言”，导致测试恒真、无法发现逻辑错误（如满减与折扣顺序颠倒）。真正衡量测试能力的是**变异测试得分（mutation score）**——通过故意注入代码缺陷，检验测试能否捕获。覆盖率只答“是否执行”，mutation score才答“能否揪错”。AI时代，该用它为测试集“体检”。
- Agent多模态感知与跨模态推理多模态感知是当前Agent技术发展中最前沿的方向之一。传统的Agent主要处理单一模态的信息，比如纯文本对话或纯图像分类，而现代Agent需要同时理解文本、图像、音频、视频等多种模态的输入，并在这些模态之间进行推理和决策。这种能力的核心在于跨模态对齐与融合，即让Agent能够将不同模态的信息映射到统一的语义空间中，从而实现真正的多模态理解。 一、多模态感知架... Agent多模态感知与跨模态推理多模态感知是当前Agent技术发展中最前沿的方向之一。传统的Agent主要处理单一模态的信息，比如纯文本对话或纯图像分类，而现代Agent需要同时理解文本、图像、音频、视频等多种模态的输入，并在这些模态之间进行推理和决策。这种能力的核心在于跨模态对齐与融合，即让Agent能够将不同模态的信息映射到统一的语义空间中，从而实现真正的多模态理解。 一、多模态感知架...
- AI基础设施正在经历一次调度范式的根本转变。传统云计算中，调度器面对的是微服务和批处理作业——任务生命周期长、资源需求稳定、调度延迟容忍度高。但Agentic AI的出现打破了所有这些假设：一个Agent应用可能在一秒内发起数十次工具调用，每次调用对应一个短暂的容器执行，生命周期可能只有几百毫秒。与此同时，大模型训练作业仍然需要独占大量GPU/NPU资源、运行数小时甚至数天。这两类负载对调度... AI基础设施正在经历一次调度范式的根本转变。传统云计算中，调度器面对的是微服务和批处理作业——任务生命周期长、资源需求稳定、调度延迟容忍度高。但Agentic AI的出现打破了所有这些假设：一个Agent应用可能在一秒内发起数十次工具调用，每次调用对应一个短暂的容器执行，生命周期可能只有几百毫秒。与此同时，大模型训练作业仍然需要独占大量GPU/NPU资源、运行数小时甚至数天。这两类负载对调度...
- 近年来，人工智能（AI）大模型快速发展。从聊天机器人到自动驾驶，从图像生成到科学计算，越来越多的AI应用依赖超大规模神经网络模型。而在训练这些模型时，人们很少使用传统的CPU（中央处理器），而是大量采用GPU（图形处理器）。那么，为什么GPU能够取代CPU，成为AI训练的核心硬件呢？一、AI大模型训练需要海量计算要理解为什么选择GPU，首先需要了解AI大模型是如何训练的。以大型语言模型为例，... 近年来，人工智能（AI）大模型快速发展。从聊天机器人到自动驾驶，从图像生成到科学计算，越来越多的AI应用依赖超大规模神经网络模型。而在训练这些模型时，人们很少使用传统的CPU（中央处理器），而是大量采用GPU（图形处理器）。那么，为什么GPU能够取代CPU，成为AI训练的核心硬件呢？一、AI大模型训练需要海量计算要理解为什么选择GPU，首先需要了解AI大模型是如何训练的。以大型语言模型为例，...
- LLM模型蒸馏与小模型部署深度实战：从知识蒸馏到量化压缩与边缘推理的全解析 引言大模型能力强大但部署成本高（70B需多张A100）。模型蒸馏（Knowledge Distillation）把大模型的"知识"迁移到小模型，使小模型在特定任务上接近大模型的表现但部署成本降低10-100倍。本文从蒸馏方法论讲起，覆盖软标签蒸馏（Soft Target）、序列级蒸馏（Sequence-Level）... LLM模型蒸馏与小模型部署深度实战：从知识蒸馏到量化压缩与边缘推理的全解析 引言大模型能力强大但部署成本高（70B需多张A100）。模型蒸馏（Knowledge Distillation）把大模型的"知识"迁移到小模型，使小模型在特定任务上接近大模型的表现但部署成本降低10-100倍。本文从蒸馏方法论讲起，覆盖软标签蒸馏（Soft Target）、序列级蒸馏（Sequence-Level）...
- Agent不确定性推理与概率决策 引言：确定性思维的局限与概率推理的必然现实世界充满了不确定性。Agent在感知环境、理解用户意图、预测未来状态时，几乎永远无法获得完全确定的信息。传感器噪声、通信延迟、信息缺失、对手行为的不可预测性——这些因素使得确定性推理框架在面对真实场景时力不从心。概率推理为Agent提供了在不确定性下做出合理决策的数学基础，使Agent能够量化信念、更新知识、权衡风... Agent不确定性推理与概率决策 引言：确定性思维的局限与概率推理的必然现实世界充满了不确定性。Agent在感知环境、理解用户意图、预测未来状态时，几乎永远无法获得完全确定的信息。传感器噪声、通信延迟、信息缺失、对手行为的不可预测性——这些因素使得确定性推理框架在面对真实场景时力不从心。概率推理为Agent提供了在不确定性下做出合理决策的数学基础，使Agent能够量化信念、更新知识、权衡风...
- 从"能运行"到"可交付"，Skill正在复刻软件工程二十年前走过的路大家好，我是某互联网公司的测试架构师。上个月，团队里一个同事跑来跟我说："老大，我那个测试用例生成的Skill，昨天还好好的，今天突然不行了。我没改任何东西啊。"我问他："你换模型了？"他愣了一下："哦，好像是自动更新了……"他没改Skill，但模型变了。大模型版本从Claude Sonnet 4.0切到了4.5，Skill... 从"能运行"到"可交付"，Skill正在复刻软件工程二十年前走过的路大家好，我是某互联网公司的测试架构师。上个月，团队里一个同事跑来跟我说："老大，我那个测试用例生成的Skill，昨天还好好的，今天突然不行了。我没改任何东西啊。"我问他："你换模型了？"他愣了一下："哦，好像是自动更新了……"他没改Skill，但模型变了。大模型版本从Claude Sonnet 4.0切到了4.5，Skill...
- 移动端适配搞定了，今天开始做之前积压的两个需求：图片卡片和FSRS算法。上午：图片卡片闪卡之前只支持纯文本，有用户反馈想放图片，比如解剖图、化学结构式、代码截图。今天把图片上传功能加上了。前端加了一个上传按钮，支持拖拽和粘贴，图片走对象存储（用七牛云，免费额度够用），上传后返回URL存到卡片的image_url字段。卡片正面和背面都可以带图，翻面的时候图片跟着一起翻。顺手支持了Markdow... 移动端适配搞定了，今天开始做之前积压的两个需求：图片卡片和FSRS算法。上午：图片卡片闪卡之前只支持纯文本，有用户反馈想放图片，比如解剖图、化学结构式、代码截图。今天把图片上传功能加上了。前端加了一个上传按钮，支持拖拽和粘贴，图片走对象存储（用七牛云，免费额度够用），上传后返回URL存到卡片的image_url字段。卡片正面和背面都可以带图，翻面的时候图片跟着一起翻。顺手支持了Markdow...
- 面向消费品行业，通过机器学习实时分析消费者行为数据，生成个性化推荐，并经多渠道精准触达，实现千人千面与跨渠道体验一致。架构分6层：用户层、数据采集、实时处理、ML推荐、服务互动、公共服务。 面向消费品行业，通过机器学习实时分析消费者行为数据，生成个性化推荐，并经多渠道精准触达，实现千人千面与跨渠道体验一致。架构分6层：用户层、数据采集、实时处理、ML推荐、服务互动、公共服务。
- PICOLO (Production Induite en Zone de Convergence par les Ondes Longues Oceaniques) Program简介1997 年在非洲海岸附近的中东大西洋进行的 PICOLO 实验的测量结果。摘要代码!pip install leafmap!pip install pandas!pip install folium!pi... PICOLO (Production Induite en Zone de Convergence par les Ondes Longues Oceaniques) Program简介1997 年在非洲海岸附近的中东大西洋进行的 PICOLO 实验的测量结果。摘要代码!pip install leafmap!pip install pandas!pip install folium!pi...
- 近年来，AI生成图片（AI Image Generation）成为人工智能领域最受关注的技术之一。只需要输入一句话，例如“一个穿着宇航服的猫站在月球上”，AI就能在几秒钟内创造出一张逼真的图片。这背后到底发生了什么？AI究竟是如何理解文字，并把它变成一幅图像的呢？一、AI生图的本质：让机器学会“想象”简单来说，AI生成图片的过程，就是让计算机学习大量图片和文字之间的关系，然后根据用户的描述创... 近年来，AI生成图片（AI Image Generation）成为人工智能领域最受关注的技术之一。只需要输入一句话，例如“一个穿着宇航服的猫站在月球上”，AI就能在几秒钟内创造出一张逼真的图片。这背后到底发生了什么？AI究竟是如何理解文字，并把它变成一幅图像的呢？一、AI生图的本质：让机器学会“想象”简单来说，AI生成图片的过程，就是让计算机学习大量图片和文字之间的关系，然后根据用户的描述创...
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