摘要：RAG——大语言模型的“开卷考试”外挂 RAG（检索增强生成）技术通过结合实时检索与生成能力，解决了大语言模型(LLM)的三大痛点：知识过时、事实性幻觉和私有数据隔离。其核心原理分为两步： 离线构建知识库：将文档切分、向量化后存入向量数据库； 在线检索生成：用户提问时，先检索相关文档片段，再让LLM基于这些上下文生成答案。 本文通过形象比喻（闭卷vs开卷考试）解释RAG优势，并给出5分钟搭建

视觉 (Vision): 这不仅仅是简单的“识别图片里有一只猫”。VLA 的视觉能力，是能够理解复杂的场景上下文。比如，它能看懂“桌子上的那个快要掉下去的苹果”，而不仅仅是“一个苹果”。语言 (Language): 这部分能力继承自我们熟悉的 LLM (大语言模型)。它能精准地理解人类发出的复杂、甚至带点模糊性的指令，比如“把那个红色的东西放到蓝色的盒子里”。行动 (Action): 这是 VLA

你是否好奇整夜的睡眠中，大脑究竟经历了怎样的奇妙旅程？本文将带你从 N1 浅睡到 REM 梦境，深入探索睡眠各个阶段的奥秘及其对健康的重要性。更重要的是，我们将揭示为什么传统的 RNN 和 Transformer 在分析长达数小时的脑电（EEG）信号时力不从心，并隆重介绍新一代序列模型——Mamba——如何凭借其线性复杂度和选择性状态空间机制，成为睡眠分期任务的“新王”。读完本文，你不仅能收获硬核

本实验通过PV操作实现经典的生产者-消费者问题变体。实验设计了一个盘子作为共享资源(容量为1)，父亲和母亲作为生产者分别放入苹果和橘子，女儿和儿子作为消费者分别取用对应水果。使用信号量empty控制盘子空间，mutex实现互斥访问，apple/orange信号量协调生产者消费者。实验在Linux环境下用多线程编程实现，通过sem_wait/sem_post模拟PV操作。后续改进将盘子容量扩展为3，

在人工智能学习过程中，产生式系统是最直观的知识表示与推理方法之一。本实验以动物疾病诊断为应用场景，结合正向推理与反向推理，设计并实现了一个基于规则的智能系统。通过 Python 与 PySide2 的 GUI 界面开发，不仅完成了规则库与事实库的搭建，还实现了用户交互式的疾病诊断。本文将详细介绍实验原理、设计思路、实现步骤与心得体会，帮助读者快速理解产生式系统的运行机制。

在人工智能学习过程中，产生式系统是最直观的知识表示与推理方法之一。本实验以动物疾病诊断为应用场景，结合正向推理与反向推理，设计并实现了一个基于规则的智能系统。通过 Python 与 PySide2 的 GUI 界面开发，不仅完成了规则库与事实库的搭建，还实现了用户交互式的疾病诊断。本文将详细介绍实验原理、设计思路、实现步骤与心得体会，帮助读者快速理解产生式系统的运行机制。