AI
刷新
2025年11月份博文汇总与视频

博主头像 2025年11月份博文汇总与视频一.LLM相关1.如何构建和训练世界级LLM 一份关于如何构建和训练世界级大型语言模型（LLMs）的详细指南，由Hugging Face团队撰写。它涵盖了从模型架构设计、数据准备、训练过程到后处理的全过程，提供了丰富的技术细节和实践经验2.美团多智能体WOWServi ...

Z-Image图像生成模型发布与竞品

博主头像 1. 引言 当前，高性能文本到图像（Text-to-Image, T2I）生成模型市场呈现出一种根本性的二元格局。一方面，是以Nano Banana Pro、Seedream 4.0为代表的专有（闭源）商业模型，它们性能强大，但其技术实现被封装于“黑盒”之内，限制了社区的研究与创新。另一方面，则是以 ...

学习理论：凸代理、代理与估计误差界

博主头像 这学期参加了同研究科的田中研的读书会，所选的是近年出的较新的书《Learning Theory from First Principles》。作者Francis Bach是COLT2025的keynote speaker。我主动承担了4.1-4.4部分（这周做了分享），该部分和我目前的科研方向比较相... ...

使用 Vibe Coding 构建 AI 自动化评测系统

博主头像 1.概述 在当今快速发展的 AI 时代，如何高效、准确地评估 AI 模型的性能已成为一个关键挑战。传统的评测方法往往依赖大量人工干预，不仅效率低下，而且难以保证评测的一致性和客观性。本文将深入探讨如何使用 Vibe Coding 的理念，结合现代 AI 技术，构建一个智能、高效且可扩展的自动化评测系 ...

Google生成式UI下一代人机交互技术

博主头像 Google生成式UI下一代人机交互技术1.0 摘要 在当前的技术浪潮中，大语言模型（LLM）已展现出在内容生成方面的卓越能力，深刻地改变了我们获取与处理信息的方式。然而，这些强大的模型在输出形态上普遍受限于静态、预定义的界面，最常见的便是由标题、列表和代码块组成的Markdown“文本墙”。这种呈 ...

AI智能媒体助理，一款为自媒体人提供的神器测评报告

博主头像 说到AI大家都懂，说到自媒体大家也懂，那么把AI和自媒体结合到一起会是怎么样的？ 我觉得应该是更便利，更方便，原来我们在写自媒体文章的时候也会用到AI来辅助一下，帮助我们润色、修饰、给初稿、给大纲，最后发现该省的时间一样没有省下来，反而还要来回改，当时就在想如果从生成到配图再到发布全部自动化操作了该 ...

原来用聊天记录就可以创造数字分身！WeClone项目在Lab4AI平台上的复现

博主头像 01 | WeClone如何创造数字分身 拥有一个数字分身可能是很多人的一个愿望。其实通过给大模型喂我们的聊天记录，就可打造出我们的数字分身，当前爆火的Weclone项目采取的就是这种做法。先导出自己的聊天记录，再把聊天记录作为数据用来微调大模型，让模型学习我们的语言风格和习惯，就能打造出专属的数字 ...

吴恩达深度学习课程三： 结构化机器学习项目 第二周：误差分析与学习方法（一）误差分析与快速迭代

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第三课的第二周内容，2.1到2. ...

实战利用LLM辅助小程序逆向与HTTP报文漏洞挖掘

博主头像 摘要在Web安全与小程序逆向分析中，传统的自动化扫描器（如AWVS、Nessus）往往是“语法大师，逻辑白痴”——它们能轻易发现SQL注入，却难以理解复杂的业务上下文 。本文探讨了一种新的安全审计范式：利用大语言模型（LLM）作为虚拟安全专家，填补自动化工具的广度与人类专家的深度之间的鸿沟 。通过婚 ...

Qwen是“源神”？实际上GLM-4.6才是被低估的黑马

博主头像 在AI科技圈，Qwen因其开源模型数量位居世界第一、模型涵盖各种大小、开销低而表现不俗，被称为“源神（开源界的神）”。这也导致有些人在体验之后，觉得Qwen写的代码质量是国内第一，仅次于Claude、chatGPT、Gemini、grok这些国外大模型之后。但GLM却像是被遗忘了一样，网上对它知之甚 ...

吴恩达深度学习课程三： 结构化机器学习项目 第一周：机器学习策略（三）模型性能与“人类性能”

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第三课的第一周内容，1.8到1. ...

优化需求评审流程论LLM与人工审查协同模式

博主头像 重新定义需求评审的未来 高质量的需求是软件项目成功的基石，然而，传统的需求评审流程往往耗时、繁琐且容易出错。需求文档中的模糊性、不一致性和遗漏是导致项目失败最常见的因素之一。大型语言模型（LLM）作为一种颠覆性技术，为解决这些长期存在的挑战提供了新的可能性。它强大的自然语言处理能力，能够以前所未有的 ...

吴恩达深度学习课程三： 结构化机器学习项目 第一周：机器学习策略（二）数据集设置

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第三课的第一周内容，1.5到1. ...

揭开Claude Opus 4.5神秘面纱

博主头像 一位对 AI 充满好奇的学习者——揭开 Claude Opus 4.5 的神秘面纱，清晰展示它在软件工程、安全性和多语言处理等领域取得的革命性进步。1. 软件工程领域的“超强大脑”无人能及的工程能力一个令人震撼的事实是：在一项时长2小时、极其困难的内部工程带回测试中，Opus 4.5 的得分“超过了 ...

MasaCtrl 论文汇报

博主头像 MasaCtrl发布于ICCV2023, 是一个比较老的论文，这里研究这个主要是因为和研究内容相近。我想着是就算方法可能已经没那么新，其中的思想或多或少是可以借鉴的。 MasaCtrl主要致力于解决两个问题： T2I生成图像，如生成连续图像以做动画需求等时（其实套到我们的课题里就是对应大图里的各个小 ...

吴恩达深度学习课程三： 结构化机器学习项目 第一周：机器学习策略（一）正交化调优和评估指标

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第三课的第一周内容，1.1到1. ...

<1234···50>