苇草智酷（全称：北京苇草智酷科技文化有限公司）是一家思想者社群组织。通过各种形式的沙龙、对话、培训、丛书编撰、论坛合作、专题咨询、音视频内容生产、国内外学术交流活动，以及每年一度的苇草思想者大会（原名互联网思想者大会），苇草智酷致力于广泛联系和连接科技前沿、应用实践、艺术人文等领域的学术团体和个人，促成更多有意愿、有能力、有造诣的同道成为智酷社区的成员，共同交流思想，启迪智慧，重塑认知。

知识图谱是由互连实体及其关系组成的网络。它将信息组织成机器可以解释的结构化形式。该图包括：节点（实体） ：表示人员、地点、组织、概念等。Edges （Relationships） ：定义实体之间的连接（例如，‘works at’、‘is located in’）。知识图谱在 AI、数据集成和自然语言处理 （NLP） 等领域特别有用，这些领域的目标是从非结构化数据中提取有意义的信息。传统命名实体识别

本文通过"学做菜"的生动比喻，系统解析了深度学习的四大核心环节：前向传播（做菜过程）、损失函数（味觉评判）、反向传播（调整配方）和迭代学习（从菜鸟到大师）。文章详细解释了输入层、隐藏层、输出层的运作机制，以及如何通过链式法则和梯度计算不断优化模型参数，最终实现AI从"菜鸟"到"大师"的蜕变。整个过程与人类学习惊人相似，都是通过实践、反馈和持续改进掌握技能。想象你在学做菜：第一次做可能很难吃，但每次

可以看出LLM有应用在推荐链路的不同阶段的潜力，小红书是应用在召回阶段，字节是在排序阶段，而且都获得了不错的收益。期待未来LLM能简化重构推荐的链路。

本文聚焦B端场景下的大模型提示工程实践，强调在确定性、高频高准确率、算力受限等B端特性下，应采用"最短工作流链路+最小尺寸模型+最短提示词"的轻量化策略。通过分而治之构建工作流、建立标准评测集而非打补丁、保持提示词模块化、避免过度定制化等手段，实现降本增效。2025年大模型已不再依赖特定模板，关键在于提供结构化而非冗长的提示，并关闭不必要的思维链推理。

​ 安卓开发网络请求可谓是安卓开发的灵魂，如果你不会网络请求，那么你开发的应用软件就是一具没有灵魂的枯骨。​ 在安卓开发中进行网络请求和java中的网络请求有异曲同工之妙，但是安卓软件毕竟的安装在我们手机上的，而平常的应用软件下载后会要求你给与权限，否则就没办法使用，网络请求也需要对应的权限，否则就没法进行联网操作。​ 首先在AndroidManifest.xml文件中添加网络请求权限。要在man

我这里只是简单讲解了一些主要的配置代码，你在实际的项目开发中可能还需要自行研究Gradle Kotlin DSL的更多源码以满足不同的编译需要。如果你看到了这里，觉得文章写得不错就给个赞呗？更多Android进阶指南可以扫码 解锁更多Android进阶资料敲代码不易，关注一下吧。ღ( ´･ᴗ･` )

混合专家模型（MoE）这种技术不仅在语言模型里有用，在视觉模型里也能大显身手。比如 ViT（Vision-Transformer）这种模型，它用的是 Transformer 的架构，所以完全可以把 MoE 用起来。简单来说，ViT 这个模型是把图像切成很多小块，这些小块就像是语言模型里的词元一样被处理。具体来说，比如一张 224x224 像素的图像，可以切成 16x16 像素的小块，这样就能得到

预训练模型是一种在大规模数据集上预先训练好的神经网络模型，通过学习数据的通用特征，可以在多种任务上进行迁移学习。预训练模型的思想是利用大规模数据的信息来初始化模型参数，然后通过微调或迁移学习，将模型适应到特定的目标任务上。提升性能：预训练模型在大规模数据集上学习到的通用特征，有助于在特定任务上获得更好的性能。加速开发：使用预训练模型可以大大减少从头开始训练模型所需的时间和计算资源。减少数据需求：对

在本文中，我们提出了一种简单有效的并行生成策略，用于并行化的自回归视觉生成，该方法在提高生成效率的同时保留了自回归建模的优势。在ImageNet和UCF-101上的实验表明，我们的方法在保持相似质量的同时实现了3.6倍的速度提升，并且在图像和视频生成任务中最多可实现9.5倍的速度提升，质量下降最少。值得注意的是，我们的模型是因果性的，并在大规模视频数据集（SSv2，Kinetics400）上优于或