文章系统介绍了多模态融合技术的演进历程，从早期融合、晚期融合到Transformer时代的深度交互，再到当前主流的连接器范式和前沿的原生融合技术。详细分析了不同融合方法的优缺点、适用场景及工程实现，包括模态对齐、幻觉等常见问题的解决方案&…

大模型训练分为预训练、微调和对齐三阶段。预阶段使用TB级数据学习通用语言能力；微调阶段通过GB级高质量数据增强指令遵循能力；对齐阶段确保输出符合人类价值观，遵循3H原则。三者共同构成完整的大模型开发流程，从知识压缩到任务适…

本文分享了作者在大模型岗位的完整面试经历，涵盖一面至三面的面试过程和问题，包括Transformer结构、BERT与GPT区别、LoRA原理等大模型核心知识点，以及算法题和职业规划问题。作者拥有图神经网络背景，成功通过面试并分享了实战经验…

本文详细介绍了一个包含8个章节的Transformer模型讲义，从整体框架到具体实现，包括Encoder-Decoder结构、文字向量化、位置编码、多头注意力机制、残差连接与层归一化、前馈神经网络以及模型输出等核心内容。该讲义旨在帮助读者彻底掌握Transformer原理&a…

官网文档：https://v2.tauri.app/learn/system-tray/ 有两种方式可以添加系统托盘，一种是在js中，一种是在rust中，官方都有使用案例，其中要注意： 要记得在配置文件中添加这个特性。 这里我记录一下在js中添…

文章探讨了为什么大语言模型需要专门的硬件而非传统CPU。LLM本质上是数学工厂，执行大规模并行矩阵乘法运算。CPU因设计用于逻辑运算和分支决策而不适合处理这种计算密集型任务。GPU通过大规模并行核心和Tensor Core优化矩阵运算，而Google的TPU采用脉动阵…

本文是一份大模型学习指南，以问答形式整理了35个关键问题，涵盖主流开源模型体系、Transformer架构、预训练微调范式等核心技术。详细介绍了GPT、BERT等模型特点与区别，提供了不同场景下的模型选择建议，并针对过拟合、灾难性遗忘等…

目录 智能避障扫地机器人的工作原理主流避障技术分类典型产品性能参数选购注意事项维护保养要点 源码文档获取/同行可拿货,招校园代理 ：文章底部获取博主联系方式！ 智能避障扫地机器人的工作原理 智能避障扫地机器人通过多传感器融合技术实现环境感知与…