Day84_0223专注时间：目标是：5h30~6h。实际：1h36min。1.调整学习路线；2.调整算法学习方法；3.重视工程能力。每日任务：饭后的休息（25min），学习间歇的休息（15min…

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…