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索旭东

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MOEA/D与NSGA-II在多目标优化中的适用性
MOEA/D和NSGA-II都是多目标进化算法中的经典代表，但它们解决问题的思路截然不同。简单来说， NSGA-II是基于“支配关系”直接筛选好解，而MOEA...
索旭东 2天前2026-05-26 19:44:58
函数、排序、算法、优化、原理
帕累托法则在多目标优化中的应用
基于Pareto支配的优化算法是多目标优化领域中最主流、最成熟的一类方法，核心思想很直观：直接利用"帕累托支配"这个标准来比较解的优劣，通过保留"不被支配"...
索旭东 2天前2026-05-26 19:44:46
算法、优化、原理、排序、搜索
帕累托解的定义与核心思想
帕累托解就是多目标优化问题中那个“ 没有办法再好了 ”的状态，不像单目标问题只有一个最优答案，而是一个由多个“好”解组成的集合。下面我将从它的定义、核心思想...
索旭东 2天前2026-05-26 19:44:37
变量、函数、集合、算法、优化
RLHF基于人类反馈的强化学习概述
RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习），它通过人类手把手教的方式，用强化学习...
索旭东 2天前2026-05-26 19:44:28
优化、强化学习、模型、数据、算法
强化学习的主流方法概述
RL是 Reinforcement Learning（强化学习）的缩写，是机器学习三大范式之一（另外两个是监督学习和无监督学习），它的灵感来源于行为心理学： ...
索旭东 6天前2026-05-22 18:45:40
算法、强化学习、机器人、框架、模型
深度学习主流方法概述
深度学习是基础学习机制，简单来说，深度学习是机器学习的一个子集，通过构建包含多个处理层（即“深度”）的神经网络模型，来自动从海量数据中学习更抽象、更高层级的特征...
索旭东 6天前2026-05-22 18:45:14
网络、深度学习、机器人、模型、数据
vLLM推理引擎概述
vLLM 是一个为大模型推理专门优化的高性能开源推理引擎，它的核心思路是采用一种 PagedAttention（分页注意力）机制，将传统方法中不灵活的内存管理...
索旭东 6天前2026-05-22 18:43:24
服务、高并发、内存、性能、优化
大模型优化技术（RAG 和 LoRA）对比
RAG 和 LoRA 是优化大模型的两种主流且互补的技术， LoRA 是给模型“大脑升级”的技能插件，RAG 是给模型“大脑联网”的外挂知识库，分别从“模型...
索旭东 6天前2026-05-22 18:41:00
LoRa、工作、模型、优化、原理
INT量化的原理与核心概念
INT指低精度整型数据格式，以INT8为例，它用8个比特（0和1）来存储一个数，有256种（即2的8次方）可能的取值。
索旭东 6天前2026-05-22 18:40:08
int、量化、模型、硬件、原理
模型大小和显存大小的关系
模型尺寸（参数量）与显存需求之间，存在一个明确的量化关系，但远比“参数量越大，显存越大”要复杂。理解这种关系，是合理规划硬件、高效落地VLA项目的基础。
索旭东 6天前2026-05-22 18:38:03
模型、硬件、优化、部署、量化
LoRA微调技术的应用与优化
果把微调大模型比作改装一台精密的发动机，全量微调是把它彻底拆解、重新组装，而 LoRA 则像是在不拆解发动机的情况下，给它在外部巧妙地加装一个即插即用的“...
索旭东 6天前2026-05-22 18:37:37
LoRa、模型、数据、性能、优化
全量微调在不同基座模型中的表现差异
全量微调就是在预训练模型的基础上，解冻并更新其所有参数，让它“全身心”地学习你的专属数据，从而彻底转变为某个领域的专家。这个方法效果上限最高，但成本也最昂...
索旭东 6天前2026-05-22 18:37:08
基础、模型、数据、性能、部署
模型微调的概述
想把一个通用大模型调教成“懂行”的专家，离不开微调，可以把微调理解为“上学”——数据是教材，微调方法是学习方法，步骤则是完整的学习流程。目前的主流方法有全量...
索旭东 6天前2026-05-22 18:36:40
模型、数据、性能、原理、工作
深度学习领域常用核心架构概述
基于不同的处理数据理念，可以不同架构想象成不同领域的“专家”，比如MoE擅长“组建专家团队”，Transformer是“全能型选手”，而SSM则更像“高效的速...
索旭东 6天前2026-05-22 18:36:05
数据、深度学习、架构、模型、设计
混合专家模型MOE的概述
MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）的核心思想，可以概括为“ 术业有专攻，分而治之 ”。
索旭东 6天前2026-05-22 18:35:45
开源、架构、模型、网络、性能
主流基座模型概述
基座模型可以理解为人工智能领域的“基础操作系统”，是一个经过海量通用数据预训练的、具备强大通用能力的大型神经网络，之后再通过微调，就能适应对话、编程、图像生成...
索旭东 6天前2026-05-22 18:35:15
模型、数据、性能、开源、架构
常用VLA模型及特点对比
目前主流的VLA模型主要基于三类核心技术路线，它们的根本差异在于如何处理机器人动作的生成：
索旭东 6天前2026-05-22 18:34:48
开源、机器人、架构、模型、数据
从模型到系统的VLA工程优化方案分析
针对清洁任务，这类优化尤为重要，它们直接关系到机器人与复杂曲面交互时的力控和动作平滑性。
索旭东 19天前2026-05-09 13:41:57
系统、性能、优化、模型、数据
VLA不同思路实践的效果及示例
如果从零开始应用VLA确实是一个系统工程，不必被“大模型”的声势吓住，关键在于根据你最看重的目标，选择一条最合适的路径。
索旭东 19天前2026-05-09 13:41:35
数据、机器人、框架、模型、实践
基于SmolVLA 实现快速VLA落地步骤
总的来说，LeRobot 是 Hugging Face 构建的完整机器人生态平台，就像智能手机的操作系统（比如 iOS 或 Android），提供了运行各种应用...
索旭东 19天前2026-05-09 13:40:38
数据、机器人、操作系统、框架、模型

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