一、引言：信用卡交易分類的核心挑戰(zhàn) 信用卡欺詐交易檢測是典型的類別不均衡分類問題—— 正常交易（負樣本）占比通常超過 99%，欺詐交易（正樣本）不足 1%。若直接建模，模型會嚴重偏向多數(shù)類&#…

LobeChat能否接入天氣API？智能生活服務拓展 在智能家居設備日益復雜的今天，用戶對AI助手的期待早已超越了“能聊幾句”的初級階段。我們不再滿足于一個只會背誦百科知識的對話機器人——真正有價值的助手，應該能告訴我們出門要不要帶傘、根據(jù)…

PaddlePaddle鏡像加速指南：如何通過清華源快速下載并部署GPU環(huán)境 在深度學習項目開發(fā)中，最讓人沮喪的場景之一莫過于：你已經(jīng)寫好了模型代碼，準備開始訓練，結果執(zhí)行 pip install paddlepaddle-gpu 時，下載卡…

Codex效率命令安全審查：防止Anything-LLM生成危險指令 在現(xiàn)代AI驅動的工作流中，開發(fā)者越來越依賴大語言模型（LLM）來自動生成代碼或系統(tǒng)命令。像 Anything-LLM 這樣的開源平臺，集成了RAG引擎與多模型支持能力&#xff0…

vLLM多模態(tài)輸入支持：圖像、視頻與音頻處理 在生成式 AI 快速演進的今天，大語言模型早已不再局限于“純文本”的對話。從智能客服看圖解答用戶問題，到自動駕駛系統(tǒng)理解車載攝像頭畫面，再到會議助手自動總結音視頻內(nèi)容——多模態(tài)能力…

Git下載緩慢時使用鏡像加速器的配置方法 在現(xiàn)代 AI 開發(fā)中，尤其是涉及高性能推理部署的場景下，NVIDIA 的 TensorRT 已成為不可或缺的工具。無論是構建自動駕駛系統(tǒng)中的實時目標檢測模塊，還是優(yōu)化邊緣設備上的語音識別模型，TensorR…

Qwen3-14B-Base：148億參數(shù)重塑大模型效率 在AI競賽狂奔向“萬億參數(shù)”的今天，一個看似“不大不小”的模型卻悄然走紅——Qwen3-14B-Base。它沒有千億參數(shù)的光環(huán)，也沒有百億美金訓練預算的背書，但自發(fā)布以來，Hugging F…

從研究到生產(chǎn)：TensorFlow全流程開發(fā)中的清華源應用場景 在人工智能項目落地的過程中，一個看似不起眼的環(huán)節(jié)——依賴包安裝——往往成為阻礙團隊效率的關鍵瓶頸。設想這樣一個場景：新入職的算法工程師滿懷熱情地克隆代碼庫，執(zhí)行 pi…