把基于概率的神经网络黑盒，强行塞进追求 99.999% 确定性的通信协议栈。 当 5G-Advanced 和 6G 决定全面拥抱 AI 时，面临的就是这样一个极度割裂的工程命题。学术界热衷于在论文里比拼算法的极致性能与泛化能力，但在 3GPP 的标准化会议室里&am…

本文为程序员提供了AI大模型应用开发的系统学习路线，分为四个阶段：大模型基础、RAG应用开发、Agent应用架构及微调部署。文章强调后端开发者转向AI开发不仅是技术栈转换，更是思维方式、工程经验和业务理解能力的综合迁移。AI应用的核心在于将…

文章指出传统单一技能文件无法满足深度应用需求，提出Skill Graphs作为解决方案。Skill Graphs通过wikilinks将多个技能文件连接成网络，形成可遍历的知识图谱。每个节点包含YAML描述，Agent可快速理解。文章介绍了渐进式披露机制、基础原语及Ar…

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…