引言：醫(yī)療AI的“黑箱”困境與破局之道 在醫(yī)療AI領(lǐng)域，“可解釋性”已成為技術(shù)落地的核心命題。傳統(tǒng)生成式AI常被視為“黑箱”，其診斷建議缺乏透明的推理鏈條，難以滿足醫(yī)療場(chǎng)景對(duì)精準(zhǔn)性與安全性的嚴(yán)苛要求。上海人工智能實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合上…

🔍 向量檢索常見(jiàn)面試篇 ——從 Annoy 到 Milvus，系統(tǒng)梳理近似最近鄰搜索核心考點(diǎn) 作者：石去皿｜標(biāo)簽：#向量檢索 #ANN #Faiss #Milvus #面試寶典 更新時(shí)間：2026年2月🔖 前言：為什么向量…

🧮 Token及模型參數(shù)準(zhǔn)備篇 ——預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)去重、SFT數(shù)據(jù)量估算與正則化策略全解析 作者：石去皿｜標(biāo)簽：#大模型訓(xùn)練 #Token管理 #SFT #過(guò)擬合 #面試寶典 更新時(shí)間：2026年2月🔖 前言：為什么Token策…

📚 命名實(shí)體識(shí)別（NER）常見(jiàn)面試題精講 ——從經(jīng)典模型到工業(yè)實(shí)踐，系統(tǒng)梳理序列標(biāo)注核心考點(diǎn) 作者：石去皿｜標(biāo)簽：#NLP #面試寶典 #CRF #HMM #深度學(xué)習(xí) 更新時(shí)間：2026年2月🔖…

在當(dāng)前學(xué)術(shù)研究日益數(shù)字化的背景下，論文寫(xiě)作已成為高校學(xué)生、在職研究生及科研人員不可回避的核心任務(wù)。面對(duì)選題構(gòu)思困難、文獻(xiàn)資料繁雜、格式規(guī)范不熟等多重挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)寫(xiě)作方式已難以滿足高效、高質(zhì)量的學(xué)術(shù)需求。為此，筆者基于2026年的實(shí)測(cè)…

在AI技術(shù)迅速發(fā)展的今天，越來(lái)越多的?？粕_(kāi)始借助AI工具輔助論文寫(xiě)作，以提高效率和質(zhì)量。然而，隨之而來(lái)的AI率超標(biāo)問(wèn)題卻讓許多學(xué)生陷入困境——知網(wǎng)、維普等查重系統(tǒng)對(duì)AI生成內(nèi)容的識(shí)別愈發(fā)嚴(yán)格，一旦AI痕跡過(guò)重，論文…

在當(dāng)前的學(xué)術(shù)寫(xiě)作環(huán)境中，AI生成內(nèi)容（AIGC）已成為論文檢測(cè)的重要關(guān)注點(diǎn)。隨著各類查重系統(tǒng)對(duì)AI痕跡識(shí)別能力的不斷提升，許多學(xué)生尤其是自考群體，在完成論文時(shí)面臨前所未有的壓力。如何有效降低AIGC率、去除AI痕跡、同時(shí)…

目錄一、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)二、半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法介紹三、半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用場(chǎng)景四、半監(jiān)督學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)什么功能？一、什么是機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，它使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出預(yù)測(cè)或決策，而無(wú)需明確編程。它涉及到使…