微软研究院开源的Agent Lightning项目在GitHub trending持续霸榜，总星数突破15.1k。该项目通过“训练-代理分离架构”，实现AI智能体“零代码”接入强化学习训练，Agent只需将API地址指向Lightning Server，即可在后台被GPU集群默默优…

Gemini Team发布了Gemini 3.1 Pro智能升级版本，专为科学、研究和工程领域设计。该模型在核心推理能力上实现重大突破，解决复杂问题能力大幅提升。3.1 Pro通过Google AI Studio、Vertex AI、Gemini App等多种渠道上线，面向开发者、企业和消费者…

一、什么是大模型？ 大模型，通常指的是在机器学习和人工智能领域中具有大量参数的模型。这些模型往往通过深度神经网络实现，并且因为其庞大的规模，能够捕捉到数据中的复杂模式，从而在各种任务上达到或超越人类的表现。…

本文详细介绍了如何通过Fine-tune技术将通用大模型转化为垂直领域专用小模型，涵盖数据准备、模型选择、微调策略及部署优化等全流程。文章强调数据质量的重要性，并介绍了监督微调、参数高效微调等方法，同时以字节跳动Seedance 2.0为例&#x…

算法是一种基于振动信号多域统计特征提取与趋势分析的机械健康状态诊断方法。首先通过加速度传感器采集设备关键部位的振动信号，经预处理后分别从时域、频域和幅值域计算一系列统计特征（如均方根、峭度、频率中心等），全面刻画信号…

AI原生应用函数调用高效实践：从踩坑到精通的6个关键技巧 引言：你遇到过这些函数调用的“坑”吗？ 做AI原生应用时，我曾被函数调用折磨得怀疑人生： 用户问“北京今天天气怎么样”，模型却反复调用3次天气API（明明第一次就拿到结果了）； 写了个get_user_info函数，模型传…

G001 强连通分量 Tarjan算法 P2812 USACO Network of Schools 校园网络 G002 强连通分量 Tarjan算法 CF999E Reachability from the Capital G003 Tarjan算法 缩点 拓扑排序最长路 P3387 【模版】缩点

迭代最大相关峭度解卷积方法的核心思想就是通过迭代方式优化有限脉冲响应滤波器，使滤波后信号的相关峭度最大化，从而增强信号中与故障相关的周期性脉冲成分。提出方法不需要预先准确知道故障特征频率，而是在迭代过程中根据滤波输出信号的包络…