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这不是一篇概念文章，而是一份工程验证报告。我们在一款桌面 AI 助手中，真正实现了三件事：① 自主进化系统：每次运行真实调整模型权重，去重记忆、热度升权降级，已有 229 条训练样本；② 本地 Transformer 生成模型：从零实现 Embedding → 多头注意力 → FeedForward → 真实 Adam 优化器，含可验证的前向/反向传播（损失 4.85 → 0.10）；③ 模型权重
业务理解一旦被 Harness 固化为可执行的 Agent 动作，这套理解的所有权，就跟着 Harness 走了，不再跟着人走。当OpenAI和DeepSeek等模型层也在补齐Agent所需要的Harness能力时，其实已经揭示了AI竞争新的评估方式：Harness能不能反向优化自家模型、有没有真实业务场景做反馈、能不能在Agent标准化之争中卡位、有没有建立基础底座承载多Agent的协作等等。而
LangChain/LangGraph 智能体的部署方式非常灵活，从最简单的本地脚本到复杂的 Kubernetes 集群，覆盖了从开发到生产的全场景。选择合适的部署方式需要综合考虑团队技术能力、业务规模、数据隐私要求、成本预算等多个因素。对于大多数开发者和团队，是目前最快、最省心的部署方式，它提供了开箱即用的基础设施和与 LangChain 生态的深度集成，让你可以专注于智能体的业务逻辑本身，而无
的SNN入门路线，分阶段安排，配套核心知识点、学习顺序、工具与实践，兼顾理论+代码。SNN + ANN 结合、脉冲CNN、脉冲ResNet等，基于上面两种方法拓展。普通“电路课”只讲数字电路，不会专门讲仿生神经电路，道理完全一样。，传统课顺着 ANN 往下讲，自然不会切入 SNN。，不是通用机器学习岗位必备技能，通识课不会重点覆盖。看懂模型公式，单神经元脉冲仿真，静态数据转脉冲编码。你复制就能跑，
维度单头注意力多头注意力视角单一视角多视角并行维度拆分$d_{\text{model}}$ 维整体计算拆成 $h$ 个 $d_k$ 维子空间参数量完全相同（切分而非扩充）计算一个注意力分布$h$ 个注意力分布分工所有关系混在一起各头自动分工专业化融合直接输出Concat + $W^O$ 可学习融合多头注意力最重要的洞察是：表达力的提升不一定要靠增加参数量。有时候，仅仅改变参数的"组织方式"，就能让
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能的科学。神经网络(Neural Networks)是人工智能中的一个重要分支，它试图通过模拟人类大脑中的神经元(Neurons)和其连接的网络来解决复杂的问题。在过去几年，神经网络技术的进步和计算能力的提升使得人工智能在许多领域取得了显著的成功，例如自然语言处理、图像识别、语音识别、..
1.背景介绍循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNN)是一种人工神经网络，可以处理序列数据，如自然语言、音频和图像等。在过去的几年里，RNN 已经成为了深度学习领域的一种重要技术，特别是在自然语言处理(NLP)和语音识别等领域。在本文中，我们将探讨如何使用 RNN 进行文本生成，并深入了解其核心概念、算法原理和实际应用。2.核心概念与联系2.1 RNN ...
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)和机器学习(Machine Learning, ML)在过去的几年里取得了显著的进展，尤其是在深度学习(Deep Learning, DL)方面。深度学习是一种通过人工神经网络模拟人类大脑的学习方法，它已经成功地应用于图像识别、自然语言处理、语音识别、机器人等多个领域。在商业领域，智能商业决策已经成为一个热门话题...
本文系统介绍了注意力机制及其在深度学习中的应用。首先从心理学角度解释注意力机制，将其分为非自主性和自主性提示两类。然后详细阐述了注意力汇聚、评分函数（如加性注意力和缩放点积注意力）等核心概念。接着探讨了如何将注意力机制应用于seq2seq模型，包括Bahdanau注意力的实现方法，并通过实验验证了注意力机制的效果提升。文章还介绍了自注意力和位置编码的重要作用，最后深入讲解了Transformer架
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