生成式AI与传统判别式AI的核心区别在于：前者学习数据分布以创造新内容（如GPT生成文本、Midjourney作画），后者专注于条件概率判断（如垃圾邮件分类）。生成式AI能重塑推荐系统，将其转化为序列生成任务，突破传统推荐的数据稀疏性和信息茧房局限。这种"创造"能力也为AI应用开辟了新方向，从艺术创作到动态意图理解，展现出颠覆性潜力。

大模型训练中常见显存占满但GPU利用率低的问题，根源在于数据供给管道存在瓶颈。本文指出三大关键瓶颈：I/O读取速度慢、CPU预处理能力不足以及频繁的小任务分发开销，并提出四步优化方案：使用性能分析工具定位瓶颈、优化数据加载参数（调整num_workers和pin_memory）、改进预处理流程、减少任务碎片化。通过系统性地诊断和优化，可显著提升GPU利用率，实现高效的大模型训练。

为了促进未来的研究和发展，机器人领域需要类似开源语言模型生态系统的开源、通用的VLA，支持有效的微调和适应。基于此，作者提出了OpenVLA——一个70亿参数的开源VLA，它在通用机器人操作策略方面设立了新的最先进标准。它由一个预训练的视觉条件语言模型主干组成，该模型能够在多个粒度级别上捕捉视觉特征，并在一个包含97万个机器人操作轨迹的大规模多样化数据集上进行了微调。这个数据集涵盖了广泛的机器人形

Cursor是一款受到开发者欢迎的AI编程助手，今天我们来分析它的系统提示词，以便更好地理解它的工作原理，提高使用效率。

引导用户或自动控制机械臂移动到预设的校准基准点（如机械臂的零位、特定关节角度组合对应的物理位置）；采集每个基准点的硬件原始位置数据（如电机编码器读数、传感器反馈）。

本文介绍了基于APC模型和Flask框架的手机推荐平台开发实践。APC模型通过分析年龄、时期和队列三要素解构用户需求特征，为推荐算法提供理论基础。Flask作为轻量级Web框架，实现了API接口、业务逻辑封装和安全防护等功能。平台采用Python技术栈，整合了机器学习、数据库和前端交互等技术模块。系统包含登录管理、用户管理和信息管理三大模块，支持多因素认证、动态画像和知识图谱可视化等功能，实现了基

RRBot机器人模型由三个主要功能包组成：rrbot_description负责机器人描述文件，包括URDF模型定义、Gazebo插件配置和Rviz可视化；rrbot_gazebo处理Gazebo仿真环境配置；rrbot_control实现机器人控制功能。其中，rrbot.xacro文件定义了机器人几何、惯性属性及关节传动参数，通过宏定义实现模块化设计。rrbot.gazebo文件配置了物理属性和

G-Eval是一种创新的AI评估框架，利用大语言模型（如GPT-4）作为裁判来评估RAG系统的输出质量。它通过"思维链"技术生成详细评估步骤，再结合概率加权打分，显著提升了评估效率与准确性。相比传统的人工打分或BLEU等指标，G-Eval与人类判断高度一致，为AI系统评估提供了新范式。该框架已在摘要和对话生成等任务中展现出色表现，成为AI评估领域的重要突破。

本文介绍在Jetson Orin Nano Super上配置AI Docker环境的方法，主要解决arm架构CPU和JetPack6.2版本兼容性问题。通过使用jetson-containers工具构建包含PyTorch和TensorRT等组件的镜像，并建议修改Docker默认运行时为nvidia。同时提供了调整Docker数据存储位置的建议，为AI模型部署提供了基础环境配置方案。

AGI是一种能够理解、学习和执行任何人类可以完成的任务的智能。提示工程主要应用于专用人工智能，通过设计和优化提示词，提高人工智能系统的性能和准确性。有效的提示词能够引导AI生成高质量、相关性强的输出。提示词的设计和优化是提示工程的核心。提示工程（Prompt Engineering）是设计和优化提示词以获取理想输出的过程。它涉及理解AI模型的行为和限制，构建精确、明确和上下文相关的提示词。提示工程