核心思想：告别“缸中之脑”.简单来说，传统AI像是被困在数字世界里的“大脑”，虽然能处理信息，却缺乏对物理世界的真实感知。运动控制与本体：这是具身智能的“小脑”和“身体”。应用现状：从“炫技”走向“干活”.具身智能正加速从实验室走向真实场景：走进工业：2026世界人工智能大会（WAIC）上，机器人的“才艺表演”少了，取而代之的是在微缩生产线上“打工”，如拆垛、装配等。服务家庭：WAIC上，傅利叶的

大模型的发展史:1956年,约翰▪麦卡锡提出"人工智能"概念.1980年,福岛邦彦提出"神经认知机"被称为CNN雏形,首次成功应用在1998年,Yann LeCun发布著名的LeNet-5模型,并成功用于手写数字识别,是现在卷积层,池化层和全连接层交替使用的现代结构.进入21世纪,随着大数据和GPU的发展,神经网络焕发新机,进入"深度学习时代",2012年,AlexNet将图像识别错误了降低到15

大模型的提示词工程:大模型里分三个角色.分别是:system,user,assistant/ai,当我们和模型对话,也不难发现:现在的主流大模型都有记忆功能,回复的语气,格式等都极其规范.在syetem里就可设置上下文联系,设定身份等这些.当和一个模型持续对话,当然就是解决user(用户)一些列问题的过程,要模型回答什么,当然得要用户持续性地输入问题,直到用户满意.最后就是assistant在与用

与传统 RAG 的对比.相比传统 RAG 的“单次检索-生成”固定管道，Agentic RAG 具有以下显著优势：动态规划与多跳推理：传统 RAG 难以处理需要跨文档整合或逻辑推导的问题（如“A导致B，B影响C，如何解决C？它将 AI Agent（智能体）的自主规划、决策和工具调用能力与 RAG 的检索能力深度融合，使系统从传统的“被动单次检索”升级为“主动探索与动态推理”，从而能够处理更复杂的任

今天细致聊下循环神经网络(RNN):之前也提到过RNN是用来处理序列数据及一些相关的应用场景.现在来聊聊其API和一些其他的东西.torch.nn.RNN(input_size,hidden_size,num_layers)参数分别表示输入的特征维度,输出特征维度,隐藏层数.输入的Xt=(seq_len,batch_size,input_size).参数分别表示样本的token数,批次,指定词向量

它的核心目标是打破传统AI模型“各司其职”的壁垒，在一个单一的框架内，同时实现多模态的“理解”与“生成”任务.在传统的多模态AI设计中，它们依赖预训练的视觉编码器（如CLIP）来负责“理解”，同时使用另一套独立的视觉表示（如VAE的潜空间）来负责“生成”6。单一框架处理：在这个统一空间内，图像和视频的 token 与文本 token 结合，由一个大语言模型（LLM）解码器统一处理。该解码器既能进行

它包含两个独立的视觉编码器（一个用于捕获语义信息以理解，一个用于捕获像素信息以生成），以及两个Transformer专家（理解专家和生成专家）。效果：相比之前的先进算法（如 Donut），Bagel 大大提高了对包含时间信息和周期性异常检测的鲁棒性，显著提升了最佳 F1-score.Bagel：Apache Spark 的图计算框架.这是 Apache Spark 生态中的一个库，是 Google

今天聊聊ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）和 TTS（Text-to-Speech，语音合成）算法:一、 ASR（语音识别）算法解析'ASR 的核心目标是将连续的声波信号转化为可读的文本序列。特别是端到端模型（如 CTC、RNN-T、Conformer），直接建立声学特征到文本的映射，大幅提升了识别准确率并简化了系统复杂度.语言模型（Language

概念定义：随着 AI 智能体（Agent）的兴起，业界发现许多智能体失败的案例并非模型本身的失败，而是上下文的失败。上下文工程致力于设计和构建动态系统，在恰当的时机、以恰当的格式，为大模型提供完成任务所需的所有恰当信息（包括指令、历史状态、长期记忆、检索信息、可用工具等）。关注焦点：它超越了静态的提示词，强调系统性、动态性和信息的精准性。它标志着开发者角色的迁移：从亲自充当“人工调度器”不断提示

工作原理：算法通过维护一个“和声记忆库”（Harmony Memory），在每次迭代中以一定概率从记忆库中选取现有解，或者在解空间中随机生成新解，并对选取的解进行“音调微调”（Pitch Adjusting）。主要特点：概念简单、可调参数少、容易实现，且在处理复杂的工程优化问题（如传感器布置、智能制造、机器人路径规划等）时表现出较强的搜索能力.Harmony-单细胞数据整合算法.这是一种在生物信息