最近在項目里深度用了一段時間大語言模型，尤其是對話類應用，一個繞不開的痛點就是“降智”現(xiàn)象。你肯定也遇到過：聊得好好的AI，突然開始答非所問、邏輯混亂，或者干脆復讀機一樣重復之前的回答。這可不是它“心情不好”…

收集夢的殘片。這個東西吧，你越咕越不想寫，已經擺過半個寒假了，再不寫還真的對不起自己了。 可能比較以自我為中心，只是覺得沒必要過多地提起朋友的名字，很無趣。 從初一開始，看來我學 OI 還是挺早的。 別看我常…

最近在部署ChatTTS這個開源語音合成模型時，遇到了一個挺典型的PyTorch錯誤：RuntimeError: narrow(): length must be non-negative。這個錯誤乍一看有點讓人摸不著頭腦，特別是對于剛接觸PyTorch張量操作的新手來說。經過一番折騰和調試&#…

作為一名電子科學與技術專業(yè)的本科生，畢業(yè)設計是檢驗我們四年所學、將理論轉化為實踐的關鍵一環(huán)。然而，很多同學在起步階段就遇到了難題：選題要么過于宏大空洞，要么缺乏工程實現(xiàn)的清晰路徑；面對硬件選型、軟件編程和系…

背景痛點：智能客服系統(tǒng)的技術挑戰(zhàn) 在構建現(xiàn)代智能客服系統(tǒng)時，我們面臨著一系列復雜的技術挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的單點腳本或簡單規(guī)則引擎在應對真實業(yè)務場景時，往往顯得力不從心。核心痛點主要集中在三個方面：對話狀態(tài)管理、多輪會話上下文?！?

文章目錄前言一、先破迷思：AI說離譜話，真不是沒知識二、人話翻譯：什么是“對齊版過擬合”？三、現(xiàn)場盤點：AI最容易踩的5個對齊坑，個個都離譜1. 模板套娃坑：不管問啥，都往固定話術里塞…

最近在嘗試用AI生成視頻，發(fā)現(xiàn)很多開源模型對顯存要求特別高，動不動就要8G、12G，對于我這種只有6G顯存的“平民玩家”來說，直接跑起來經常遇到顯存不足（OOM）的問題，推理速度也慢得讓人著急。經過…

ChatGPT科研論文的學術原理解析：從Transformer到RLHF的完整技術路徑 最近在跟進一些前沿的AI研究，發(fā)現(xiàn)很多論文都繞不開ChatGPT或者類似的大語言模型。無論是用它來生成實驗數(shù)據(jù)、輔助寫作，還是作為基線模型進行比較，理解它的工作…