Distributionally Robust PAC-Bayesian Control

Curvature-aware Expected Free Energy as an Acquisition Function for Bayesian Opt...

实际上，Claude Code 里不只有"一个 Claude"。它有一套完整的 Agent 体系——8种专门角色，每种针对特定任务优化。你可以同时调动多个 Ag...

在Elasticsearch中没有硬性的大小限制。生产集群可以达到PB级别。然而，“太大”通常会从三个方面表现出来：查询速度超过您的服务水平协议(SLA)、节点...

每一个经历过大型项目迭代的测试团队，几乎都踩过同一个坑：测试用例库越积越大，执行时间越来越长，覆盖率报告看起来漂亮，但真正拦截问题的用例却寥寥无几。

摘要： 本文深入探讨多云/混合云部署策略，通过详细案例展示如何实现灵活的部署方案。我们将分析多云架构、混合云设计、成本优化以及最佳实践，为AI工程师提供一套完整...

RAG 系统里最容易被低估的环节，恰恰是检索。很多人把精力花在 Prompt 调优或者换更强的生成模型上，结果发现效果依然不理想——问题根本不在生成端，而是检索...

RAG（Retrieval-Augmented Generation）中的检索模块是整个系统的关键环节，直接影响生成结果的质量。为了提升检索的准确性、相关性和效...

这篇论文里的 RAG 和我们今天用的有本质区别：它是端到端可训练的。检索器和生成器是一个整体，用联合训练的方式来优化。

LLaMA、Qwen、Mistral、DeepSeek、Baichuan……名字一大堆，眼花缭乱。

3.2.1 分阶段优化：早期的BERT、原生Transformer用Post-LN，后来到PaLM（5400亿参数），直接全面切换到Pre-LN，还搭配了残差连...

在日常使用大语言模型生成内容时，你是否遇到过这样的场景：输入一段提示词，模型却输出了大量无意义的重复文本，像一台失控的 “复读机”—— 词汇反复堆砌、语义断裂空...

PPO(Proximal Policy Optimization，近端策略优化) 和 DPO (Direct Preference Optimization，直...

训练过程：WQ, Wk, Wv模型初始化时随机生成，作为模型参数。在训练中，通过反向传播和梯度下降算法，根据任务目标（如语言模型的下一个词预测）不断迭代优化，最...

主流组合优化策略：KV Cache + INT4/INT8 量化 + ONNX 转换 + TensorRT 优化，是 ChatGLM、LLaMA 等模型在消费级...

同时DeferredResult有增加系统负载的风险，如何使用要提前做好评估。是不是感觉与Service层方法加@Async的效果相同？是的，都是在优化work...

生产级（8–12周）： 阿里云+emotion2vec → 成本 ¥0.8–1.2/分钟

核心理念：用 DeepSeek V3 替代 GPT-4o-mini，成本降低 80%，延迟相当

层归一化 是“让训练可以快”的秘诀，稳定了前向和反向传播的数值，使得优化器能够以更高的学习率大步前进，从而大大缩短训练时间。

今天，我将分享如何通过一系列用户体验优化，让StealthClaw从一个"技术Demo"蜕变为真正"用户友好"的工具。