针对于单步SD的超分模型容易出现幻觉问题，提出了信而有证参考超分新范式，基于单步扩散模型构建，首先通过注意力机制引入参考信息，随后通过隐式相关性建模进行过滤与验证。 ...
前言 回顾人类与机器的协作模式已经经历了如下几大阶段： 搜索引擎阶段： 机器负责信息检索，人进行逻辑推理、任务执行。 LLM阶段：机器负责内容推理和任务执行，人输入指令。 Agent阶段：机器负责推理决策 + 自主执行，人输入目标定义、需求明确、结果校验。 如运维领域已经出现了SQL/代码审计、AI ...
作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！ cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 从一个地狱笑话看大模型的推理机制 我大约在七年前就看见了这个段子： 三个苹果平均分给五个小朋友，只能切两刀，应该怎么切？ 评论区置顶的内容是这么写的： 一刀捅 ...
在上一篇中，我们简单了解了提取端元光谱的基础方法，从而可以应用在我们前面介绍过的 MF 和 ACE 等经典高光谱目标检测方法中。这类方法的共同特点在于：需要预先给定目标光谱 \(\mathbf{s}\)，再通过不同的判别准则衡量像素与目标之间的匹配程度，从而实现目标检测，我们称之为目标检测算法。 但 ...
当你的朋友推荐餐厅时，你已经在进行贝叶斯推理——只是你没意识到而已 引言：为什么82%的医生会答错？ 在医学教育中有一个经典案例：当医生们面对乳腺癌筛查问题时，82%的人给出了错误答案。 问题是这样描述的：1%的女性患有乳腺癌，筛查测试的灵敏度为80%（真阳性率），假阳性率为9.6%。 如果一位女性 ...
不少朋友装完OpenClaw爽是爽，但总担心两个问题：1）权限太大，万一哪天AI抽风执行rm -rf /*，硬盘直接原地升天；2）多模型切换用起来没数，一觉醒来token账单三位数。这篇我把自己踩了N个坑总结的OpenClaw安全管控方案全分享： 容器化部署隔离权限、IP白名单控制面板访问、toke... ...
LangChain Models 学习笔记 如果你正在开发 AI 应用，那么 LangChain 的 Models 模块是你必须掌握的核心组件。它就像是你与各种大语言模型（LLM）沟通的"翻译官"和"调度中心"。本文将带你全面了解 LangChain 1.2.0 中 Models 的用法，并通过大量 ...
本文基于罗兰艺境《GEO技术架构系统》（软著登记号：2026R11L0227884），系统阐述以DSS原则（语义深度/数据支持/权威来源）为核心的三层工程结构：内容预结构化层、机器共识编码层、动态认知适配层。文章公开意图映射、抗幻觉设计、Schema标记、平台适配等具体实施规范，并附DSS自检表与代... ...
本文介绍了基于YOLO算法的黄瓜检测系统，该系统集成了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型，提供多模态检测、结果保存和模型切换等功能。系统采用Python3.10+PyQt5+SQLite技术栈，支持用户管理、数据可视化等交互操作。通过对比测试，YOLO12n在精度上表现最优（mAP40.6%... ...
AI 浪潮奔涌，如何让数据真正成为生产力？ 如何用好时序数据库，在工业场景中落地 AI 价值？ 这场聚焦「Data+AI」的线下技术沙龙，将为你打开全新思路！ 2026 年 3 月 28 日（周六）13:30-17:25，杭州市仓前国际街区会客厅，谙流科技、天谋科技、爱可生、Timepl ...
本文代码：https://github.com/JunTeamCom/ai-demo/tree/release-3.0 Spring with AI系列，只关注上层AI的应用程序（基于JAVA搭建），不关注底层的LLM原理、搭建等技术。 通过简单的自定义Prompt模板，即可定制一个AI，专注某一领 ...
在上一篇中，我们已经介绍了光谱解混的基本思想。光谱解混通常以 LMM 为基础模型，其一个像素的光谱被表示为多个端元光谱的线性组合： \[\mathbf{x} = \sum_{i=1}^{p} a_i \mathbf{s}_i + \mathbf{n} \]\(\mathbf{s}_i\) 就是第 \ ...
AI智能体时代财务人员的职业转型与组织变革，核心议题是当"数字员工"全面接管系统后，人类财务的不可替代性究竟在哪里。一、被摧毁的旧堡垒：三类能力将迅速"清零"首先直面残酷现实，指出在AI冲击下，占财务部门70%人力的三类工作需求将大幅萎缩：一是"人肉数据搬运工"，即因系统壁垒产生的手工数据录入、导出 ...
LangChain 1.2.0 提示词工程学习笔记 前言 在 LLM 应用开发中，提示词（Prompt）是连接人类意图与大语言模型能力的桥梁。LangChain 1.2.0 提供了强大而灵活的提示词构建工具，帮助开发者更高效地构建 AI 应用。本文将详细介绍 LangChain 中的各种提示词模板和 ...
论文：[2010.11929] An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 概述 Vision Transformer (ViT) 将标准 Transformer 架构直接应用于图像分类任务。模 ...
Agentic AI时代，程序员必备的算法思想指南 AI已来，程序员要失业了吗？别慌！Agentic AI时代，程序员最重要的不是写代码，而是教会AI如何思考。有了Agent智能体，更需要掌握算法思想——这是你驾驭AI的"超能力"。 AI时代，程序员的价值不在于写代码，而在于用算法思想驱动AI生成最 ...
随着AI技术的快速发展，大语言模型已经从单纯的文本生成工具演变为能够执行复杂任务的智能系统。要真正理解现代AI应用的工作原理，我们需要掌握从底层模型到上层应用的一整套工程概念。本文将系统性地拆解AI（特别是大语言模型）领域的基础工程概念，为你构建一个从底层到上层的完整理解框架。 1. LLM：AI技 ...
在AI可以写出流畅代码、生成营销文案甚至诊断医学影像的今天，人类的价值到底在哪里？ 这是一个让无数人焦虑的问题。 最近读到一篇国外的文章《How Human Work Will Remain Valuable in an AI World》的文章，其中有个概念让我印象深刻--“疤痕组织”（scar ...
Qwen3.5 0.8b 老电脑小试牛刀 阿里云在 2026 年初发布的 Qwen3.5 0.8B 是一款极具突破性的“微型”基础模型。虽然只有 8 亿参数，但它拥有 Gated Delta Networks 混合架构、原生多模态支持以及超长上下文窗口。由于体积极小，它正在重塑端侧（Edge）AI ...
在之前的内容中，我们已经介绍了 LMM 的基本思想及其相关概念。根据这一模型，高光谱图像中每个像素的观测光谱都可以表示为若干端元光谱的线性组合。 而在此基础上，MF 和 ACE 这类高光谱目标检测算法，其实可以看作 LMM 的一种特殊应用形式。这类方法通过估计背景像素的统计特性，构建针对目标光谱的滤 ...
