本文提出MMDNet模型，通過時(shí)空異質(zhì)性元參數(shù)學(xué)習(xí)和多模式統(tǒng)一圖生成兩個(gè)核心模塊，解決多模式交通需求預(yù)測(cè)中的異質(zhì)性和交互建模問題。實(shí)驗(yàn)表明，該模型在三個(gè)城市數(shù)據(jù)集上提升預(yù)測(cè)性能6.65%，并展現(xiàn)出強(qiáng)大的跨城市泛化能力&#xff0c…

本文面向想轉(zhuǎn)行AI的軟件工程師，從工程視角講解Transformer與注意力機(jī)制的核心原理。通過代碼搜索比喻解釋Self-Attention的Q/K/V機(jī)制，詳述Multi-Head Attention、位置編碼及編碼器層結(jié)構(gòu)，并提供可運(yùn)行的極簡版PyTorch實(shí)現(xiàn)。文章對(duì)比了BERT與G…

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本文系統(tǒng)梳理了AI大模型開發(fā)技術(shù)的面試要點(diǎn)，涵蓋增量預(yù)訓(xùn)練、知識(shí)蒸餾、推理加速等多個(gè)維度，并提供七階段學(xué)習(xí)路線圖及視頻教程、電子書、面試題等資源，幫助程序員系統(tǒng)掌握大模型技術(shù)，提升面試競爭力。AI 大模型技術(shù)經(jīng)過2025年的狂…

隨著大模型與智能體興起，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施面臨體系性變革，高質(zhì)量數(shù)據(jù)價(jià)值凸顯。未來AI將從"生成內(nèi)容"轉(zhuǎn)向"解決復(fù)雜問題"，數(shù)據(jù)需具備實(shí)時(shí)性、一致性和可解釋性。產(chǎn)業(yè)應(yīng)構(gòu)建"用戶反饋-場景數(shù)據(jù)-模型迭代"閉環(huán)&a…

免殺對(duì)抗——第一百六十三天 安全工具篇&魔改二開CS&消除流量特征&Profile請(qǐng)求&個(gè)性主題&反編譯去暗樁 前置知識(shí) 今天是關(guān)于CS免殺的部分，之前都是針對(duì)生成的木馬進(jìn)行免殺，但是在反連的過程中，我們的流量也是有特征的…

大模型已成為AI變革核心引擎，深入各行各業(yè)。掌握RAG、AI Agent等技術(shù)的人才需求旺盛，薪資優(yōu)厚。開源生態(tài)如DeepSeek、通義千問為學(xué)習(xí)者提供絕佳機(jī)會(huì)。"大模型之心Tech"社區(qū)提供全棧學(xué)習(xí)路線、技術(shù)交流和求職資源，幫助小白入門、進(jìn)階…

LLM微調(diào)第七階段聚焦監(jiān)控與維護(hù)，構(gòu)建三層架構(gòu)與五條監(jiān)控鏈路，涵蓋性能、內(nèi)容、漂移、Agent行為、反饋閉環(huán)及版本控制六大子系統(tǒng)，確保模型長期穩(wěn)定、安全、可演進(jìn)。通過持續(xù)監(jiān)控與反饋閉環(huán)實(shí)現(xiàn)"數(shù)據(jù)→模型→服務(wù)→反饋→再進(jìn)化"的完…