在NLP領域，BERT模型的出現堪稱“革命性突破”——它徹底改變了傳統文本處理依賴人工特征的模式，憑借預訓練+微調的范式，成為文本分類任務的“性能標桿”。即便如今大模型層出不窮，BERT依然是數據充足場景下的最優選擇之一，其高精度、高穩定性和低推理成本，至今仍被工業界廣泛應用。本文將從原理拆解、工程實現到性能優化，全方位拆解BERT文本分類。一、為什么BERT仍是文本分類的“最優解”之一？在大模型普及的今天，BERT...

在NLP工程落地中，BERT類模型（如SimCSE、RoBERTa）的推理速度常成為服務瓶頸——長文本處理時單條請求延遲可能突破100ms，高并發場景下硬件資源利用率不足30%。為解決這一問題，業界主流方案分為兩類：模型結構優化（蒸餾、剪枝）與推理引擎加速（ONNXRuntime、TensorRT）。其中，推理引擎無需修改模型結構，僅通過格式轉換與硬件適配即可實現38倍性能提升，成為快速落地的優選方案。本文結合SimCSE向量檢索模型實戰案例，從環...

文章摘要本文展示了GPT5在數學、物理、天文、計算機科學、生物和材料科學等領域的應用案例，包括四項經人類專家驗證的全新數學成果。文章詳細記錄了科研人員與AI協作的過程，揭示了前沿AI在加速科學發現中的能力與局限，為研究人員提供了切實可用的AI輔助科研路徑。原文pdf：https:t.zsxq.comScmh9引言：AI正在改變科學研究范式在過去幾年中，大型語言模型在寫作、編程和規劃等任務上變得越來越有用。最近，它們開始能夠在智力...

文章摘要本文深度解析PalantirAIPCon8客戶大會上展示的三大突破性企業AI應用案例：Andretti賽車隊的RaceOS實時決策系統、NebraskaMedicine的智能醫療文檔管理以及HSS醫院的統一醫療智能平臺。這些案例展現了企業AI在高速決策、醫療管理和客戶體驗優化方面的變革潛力。PalantirQ3財報https:t.zsxq.com3F4Pb引言：企業AI的真實力量在數字化轉型的浪潮中，人工智能不再是遙不可及的概念，而是正在重塑各行各業的核心競爭力。Palant...

文章摘要本文提出NRAG框架，創新性地融合大語言模型與醫學知識圖譜，專注于門急診神經外科疾病診斷。該框架通過知識圖譜檢索補充缺失癥狀信息，實現可解釋的智能診斷，F1分數達0.8150，為臨床輔助決策提供可靠依據。原文pdf：https:t.zsxq.com5kL64引言：智能醫療診斷的新突破精準醫療代表著現代臨床研究的發展趨勢，是未來智能醫療研究的指引方向。疾病的精準診斷是精準醫療的關鍵組成部分，也是人工智能與臨床實踐結合的核心...

本文深入解析生成式AI智能體的核心架構，揭示了如何通過模型、工具和編排層三大組件，讓AI突破訓練數據限制，實現與外部世界的實時交互。文章詳細闡述了ReAct推理框架、工具類型及認知架構設計，為企業和科研機構構建自主決策的AI系統提供實踐指南。白皮書pdf：https:t.zsxq.comU98LM一、引言：從模式識別到智能行動人類在處理復雜的模式識別任務時表現出色，但我們往往需要借助外部工具——書籍、搜索引擎或計算器——來補充先...

大型語言模型（LLMs）在自然語言處理領域迅速發展，但在金融領域的應用仍未充分探索。通用模型（如Qwen、Llama）在金融特定場景（如財務報告分析、風險評估、合規性）中的表現不佳，主要挑戰包括：開放獲取有限、缺乏標準化基準、主要集中于英語、對指令調優或聊天導向模型的評估不足。本文推出LLMProFinanceSuite，包含五個專為金融應用設計的指令調優LLMs（8B到70B參數）。通過在高質量金融語料庫上進行微調，模型在金融任務...

多變量時間序列預測在金融領域至關重要，尤其是構建多資產投資組合時，需要考慮資產收益的交叉依賴性。先喲模型僅基于歷史樣本進行預測，未能有效捕捉金融時間序列的時變特性，需引入資產特定和系統性協變量。本文提出了Diffolio模型，通過將歷史收益和資產特定協變量轉化為個性化的潛在張量，并在市場層面進行自注意力聚合，以捕捉復雜的橫截面依賴關系，提升未來收益預測能力。引入了相關性引導正則化器，增強模型在市場層面...

編輯云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）兩天前，IBMCEOArvindKrishna對“砸錢建數據中心一定能盈利”的主流預期，狠狠地潑了一盆冷水。在《Decoder》播客節目中，Krishna用了一套“餐巾紙級別”的簡單測算，直接得出結論：按照當前的成本結構，這筆賬根本算不贏。他說：“如果資本支出達到8萬億美元，那你每年僅僅為了支付利息，就需要大約8000億美元的利潤。”同時，他還直言，以當下的技術路線走向通用人工智能（AGI）...

劍橋大學的一項研究曾拋出一個令人咋舌的數據：全球軟件開發人員每年在代碼調試（Debugging）上花費的時間總和，折合成本高達3120億美元。這意味著，你每寫一行代碼，可能就要花兩倍的時間去修復它。對于大多數開發者來說，調試不僅是時間的黑洞，更是情緒的絞肉機。你是否也經歷過這種絕望時刻：盯著屏幕上的報錯信息發呆，把StackOverflow翻了個底朝天，試了十幾種方案，最后發現只是少寫了一個await或者拼錯了一個變量名？這...

編輯聽雨出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）如果你覺得ChatGPT的幻覺或不靠譜回答越來越多，那么這個問題快要有解了。就在剛剛，OpenAI整了個新活：讓ChatGPT自己懺悔！核心思路是：讓模型在回答完問題后，再寫一份“懺悔報告”（Confession），告訴你它剛才真正的想法，比如是否遵守了所有指令，有沒有鉆空子走捷徑，或者是否存在不確定的地方。圖片這項實驗直接在GPT5Thingking上進行，研究團隊得出了幾個非常令人震驚的發...

編輯云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）我們買的算力規模，是在“即便是第10百分位的悲觀情景下”，大概率依然付得起賬。YOLO式下注，風險旋鈕擰的太狠了。我認為勝率會在我們這邊。幾個小時前，素有“華爾街、硅谷超級提問者”的DealBook創始人、紐約時報首席財經記者AndrewRossSorkin，與Anthropic的創始人DarioAmodei展開了一場年末對話。這次采訪背景一方面是大洋彼岸已經處于圣誕前夕，但更重要的一面是，昨天，Ant...

譯者核子可樂審校重樓AI向軟件測試的滲透不僅改變了測試人員的工作流程，更重塑了開發者在整個生命周期中的測試理念。除了風頭正勁的代碼生成，AI在測試領域同樣顯現出強大力量，逐步解決困擾開發團隊多年的現實瓶頸。當然，目前的AI工具遠非完美。它們生成的測試用例可能遺漏極端情況，難以應對復雜的代碼庫，且常常忽略系統中的既有模式，因此仍離不開人的監督與引導。我們將從以下七種方式入手，探討AI工具如何顛覆測試流程...

1.概述本文面向macOS開發者，目標是在本地以Kind方式快速搭建可用的Kubernetes集群，并通過Helm將Dify部署到集群中用于開發與驗證。內容包含環境準備、常用工具、集群創建、部署步驟與國內網絡環境下的鏡像拉取方案。注意：DockerDesktop自帶的Kubernetes與Kind沖突，務必在DockerDesktop設置中關閉Kubernetes功能，僅使用Kind作為本地集群。2.環境準備2.1必備工具DockerDesktop（僅用于容器運行，不啟用其內置Kubernetes）Kind...

文章鏈接：??https:arxiv.orgabs2511.23475??開源鏈接：??https:github.comHKUSTC4GAnyTalker??項目鏈接：?https:hkustc4g.github.ioAnyTalkerhomepage??亮點直擊可擴展的多人驅動結構：本文提出了一種可擴展的多流處理結構AudioFaceCrossAttentionLayer，能夠以循環調用的方式驅動任意數量的角色，并確保各個角色之間自然的互動。低成本多人說話模式訓練方法：提出了一種新穎的兩階段訓練流程，使模型先利用水平拼...

在當前的AI編碼領域，以Claude3.5Sonnet和GPT4o為代表的頂尖模型雖然性能卓越，但其高昂的API成本與有時難以忍受的延遲，成為了許多開發者和團隊在構建復雜工作流時揮之不去的痛點。本文將深度解析一款名為MiniMaxM2的新型大模型，它以“最低價格，最強性能”為目標，旨在為智能體編碼（AgenticCoding）工作負載提供一個兼具成本效益與卓越性能的新基準。我們將深入探討其核心設計——“交錯式思考”（InterleavedThinking）與...

在大型語言模型（LLM）飛速發展的今天，數學推理能力一直是衡量其智能水平的關鍵標尺。然而，一個長期存在的挑戰是：許多模型即便能給出正確的數值答案，其推理過程卻可能充滿邏輯漏洞。為了解決這一“答案正確，過程錯誤”的根本性問題，DeepSeekAI近日發布了其最新的開源數學模型DeepSeekMathV2。該模型不僅在多個頂級數學競賽（如IMO、Putnam）中取得了驚人成績，更重要的是，它引入了一套創新的“自我驗證”機制，致力于保...

1.前言：大模型時代的“家族”困境在當前的AI生產環境中，開發團隊面臨著一個普遍的痛點：為了適配不同的部署環境（如高性能服務器、邊緣計算設備或低功耗終端），我們通常需要訓練一系列不同尺寸的模型（例如7B,13B,70B）。傳統的做法是為每個尺寸單獨進行預訓練或蒸餾。這導致了成本的線性增長——每一個新的尺寸都意味著額外的Token消耗和獨立的檢查點（Checkpoint）維護。近日，NVIDIAAI團隊發布的NemotronElastic12B打破了...

背景作為一名日常編程任務比較雜的開發者，基本覆蓋了開發和算法兩個方向，我在實際使用中發現了一個有趣的現象：CodeX的優勢：精準定位，但不會說人話CodeX確實十分擅長代碼定位任務，即使你的描述只是一句"我的數據庫怎么突然用不了了？？"，他也能精準定位到你剛寫的代碼中造成邏輯錯誤的那幾行。但問題是，CodeX壓根不會說人話，這玩意輸出的代碼真的只能AI能看懂吧？簡直毫無可讀性和維護性可言！Claude的優勢：代碼優美，...

本文整理Agents2.0的核心思想，并結合LangChain的DeepAgents最新能力與生態動態，幫助理解從“淺層循環”到“深度智能”的范式遷移。淺層Agent以“LLM+工具循環”為核心，狀態短暫、上下文易溢出、復雜任務易偏航。深度Agent以“規劃、委派、持久記憶、人類在環（Humanintheloop,HITL）”為四大支柱，支持長周期復雜任務與可恢復執行。LangChain的DeepAgents基于LangGraph提供有狀態編排、檢查點、HITL中斷、子代理（Subagents...