千問能投廣告嗎？AI時(shí)代品牌如何在千問生態(tài)中實(shí)現(xiàn)合規(guī)可見 當(dāng)用戶不再打開瀏覽器搜索“CRM軟件推薦”，而是直接在手機(jī)上問千問：“有哪些適合中小企業(yè)的國產(chǎn)CRM系統(tǒng)？”——流量入口，已經(jīng)變了。 作為阿里巴巴集團(tuán)推出…

2026年第8周社區(qū)趨勢(shì)周報(bào)：AI Agent臨界點(diǎn)、開源治理裂痕與開發(fā)者工具靜默升級(jí) 導(dǎo)讀 本周（2026.02.16–02.22）科技社區(qū)焦點(diǎn)高度聚焦于AI范式的代際遷移：OpenClaw創(chuàng)始人Peter Steinberger加盟OpenAI引爆Agent原生化討論；字節(jié)Seedance 2.0因版權(quán)訓(xùn)練數(shù)據(jù)爭議觸發(fā)全球開源社…

因果掩碼（Causal Mask）詳解1. 什么是因果掩碼？因果掩碼（Causal Mask），又稱前瞻掩碼（Look-ahead Mask），是Transformer解碼器中確保因果關(guān)系的關(guān)鍵機(jī)制。它通過屏蔽未來位置…

Transformer交叉注意力機(jī)制詳解1. 什么是交叉注意力？交叉注意力(Cross-Attention)是連接編碼器(Encoder)和解碼器(Decoder)的"橋梁"，讓解碼器在生成每個(gè)詞時(shí)，能夠"關(guān)注"到輸入序列中的相關(guān)部分。生活類比：就像…

半自回歸（Semi-Autoregressive）詳解1. 什么是半自回歸？半自回歸（Semi-Autoregressive, SAR）是一種介于自回歸（AR）和非自回歸（NAR）之間的生成策略。它在全局保持自回歸的逐…

boot-demo-1 重點(diǎn)筆記總結(jié) 二、MyBatis 注解重點(diǎn) (EmployeeMapper.java)注解 作用 關(guān)鍵代碼@Mapper 標(biāo)記 Mapper 接口 @Mapper public interface EmployeeMapper@Select 查詢 @Select("select * from employee&qu…

非自回歸（Non-Autoregressive）詳解1. 什么是非自回歸？非自回歸（Non-Autoregressive, NAR）是一種并行生成的序列建模方式，它打破了對(duì)已生成內(nèi)容的依賴，一次性獨(dú)立預(yù)測目標(biāo)序列中的所有詞。生活類…

P11790 焚風(fēng)現(xiàn)象 【題目來源】 洛谷：[P11790 JOI 2017 Final] 焚風(fēng)現(xiàn)象 / Foehn Phenomena - 洛谷 【題目描述】 你知道 \(N+1\) 個(gè)地點(diǎn)的海拔 \(A_i\)，編號(hào)為 \(0 \dots N\)，有風(fēng)從 \(0\) 吹向 \(N\)，想讓你求出地…