2025年人工智能指数报告》作为斯坦福大学人工智能实验室与多方合作的年度重磅研究，以超过千页的篇幅全景式展现了人工智能技术在全球范围内的发展轨迹与深远影响。这份报告不仅延续了对AI技术性能、科研进展与产业应用的追踪，更首次深入探讨了AI硬件的演化、推理成本的测算方法，以及AI在科学发现与医疗健康领域的突破性进展。从生成式AI对创意产业的颠覆到大模型训练的能源消耗争议，从AI伦理治理框架的构建到全球

摘要：本文介绍了一个基于Ollama本地部署的Qwen3:14b模型结合BERTopic的自动化主题命名方案。该方案通过Python函数generate_topic_name()处理BERTopic生成的关键词和样本摘要，构造提示词调用本地模型生成3-4个词的简洁主题名称。方法包含清除模型思考标签的后处理步骤，适用于学术论文、新闻聚类等多种场景，实现了从关键词到主题命名的全流程自动化。代码展示了完

安装pytorch时想查看电脑Cuda版本，出现下图中的错误

本文系统介绍了智能体(Agent)开发的核心理论与实现方法。首先解析了智能体工作原理，包括PEAS模型和智能体循环机制，对比了智能体与传统工作流的本质区别。重点阐述了三种主流智能体架构：ReAct(推理与行动结合)、Plan-and-Solve(规划与执行分离)以及具备自我校正能力的Reflection智能体，并提供了对应的提示词模板实现。文章还深入探讨了温度参数、Top-k/p采样等模型调优技术

Quickstart是Habitat-Lab 官方文档中的快速入门指南，专门针对希望快速了解和使用 Habitat 平台进行具身 AI（Embodied AI）研究的用户。页面内容主要分为两部分：Habitat 平台概述和一个具体的 PointNav 任务示例。本文将对页面内容进行极其详尽的解析，不遗漏任何技术细节、代码实现和使用说明。页面开篇明确定义了Habitat 是一个专为具身 AI 研究设

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鲁棒性（Robustness）和泛化性（Generalization）是评估模型性能时常用的两个术语，尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关，但它们关注的方面有所不同。

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半监督学习是一种强大的机器学习方法，可以结合监督学习和无监督学习的优点。通过使用标记和未标记数据，半监督学习可以提高许多机器学习项目的准确性、成本和时间节省。它利用标记和未标记数据来生成一个模型，该模型通常比以标准监督方式训练的模型更强大。这些算法通常基于伪标签和/或一致性正则化。不过，即使半监督训练通常比标准监督训练有所改进，也不能保证您自己的应用程序就是这种情况。研究表明，在某些有限的情况下，

2025年人工智能指数报告》作为斯坦福大学人工智能实验室与多方合作的年度重磅研究，以超过千页的篇幅全景式展现了人工智能技术在全球范围内的发展轨迹与深远影响。这份报告不仅延续了对AI技术性能、科研进展与产业应用的追踪，更首次深入探讨了AI硬件的演化、推理成本的测算方法，以及AI在科学发现与医疗健康领域的突破性进展。从生成式AI对创意产业的颠覆到大模型训练的能源消耗争议，从AI伦理治理框架的构建到全球