本文探讨了CLIP（对比语言-图像预训练）模型的核心原理与应用。CLIP通过对比学习将图像和文本映射到同一表征空间，实现了跨模态语义对齐，具备强大的零样本推理能力。文章详细解析了CLIP的双编码器架构（图像编码器可选ResNet或ViT，文本编码器基于Transformer）、批量对比学习机制和零样本分类原理，并提供了图文相似度计算、零样本分类等实践示例。CLIP的应用场景包括零样本分类、图文检索

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本文详细介绍了LlamaIndex框架在RAG（检索增强生成）场景中的应用。LlamaIndex作为连接本地数据与大语言模型的轻量级Python框架，通过Document、Node、Index、QueryEngine等核心组件，实现从文档加载、向量索引到智能问答的完整闭环。文章重点解析了各组件功能及配置方法，包括文档切分规则、索引类型选择、检索器优化以及回答合成策略。

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本文提出了一种基于大模型和Schema的结构化信息抽取方法，通过定义Schema约束和Prompt工程实现非结构化文本到结构化数据的转换。系统采用Zero-shot、Few-shot和Chain-of-Thought三种抽取范式，分别适用于不同复杂度的场景：Zero-shot无需标注示例，适用于简单Schema；Few-shot通过少量示例提升专业领域抽取精度；CoT通过分步推理处理复杂嵌套结构。

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本文探讨了MapReduce范式在本地化大模型文本处理中的应用，通过两个案例展示了其核心价值：Qwen1.5驱动的超长文本总结系统采用分段总结+全局聚合的方式，解决了单次处理超长文本的内存溢出和效率问题；BERT驱动的大规模新闻分类系统通过并行特征提取和全局训练，提升了海量新闻分类的效率。两个系统均遵循"分治-并行-聚合"的计算模式，针对CPU环境进行了优化，包括语义完整性保障

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本文介绍了基于YOLO的多模态智能感知系统的设计与实现。系统通过YOLOv8模型实现高效目标检测，并采用多模态数据融合、行为分析和时空预测等技术提升检测性能。文章详细解析了YOLOv8架构，包括CSPDarknet骨干网络、PANet特征融合和解耦检测头设计；探讨了数据级、特征级和决策级三种多模态融合方法；设计了行为分析模块，涵盖个体/群体行为识别、交互分析和异常检测；实现了时空分析与预测功能。该

本文系统介绍了三种主流中文分词算法：BPE、WordPiece和Unigram。BPE通过迭代合并高频字符对构建词表，WordPiece基于语言模型似然增益进行合并，而Unigram则采用自顶向下方式筛选最优词元。针对中文分词特性，文章详细分析了算法原理、处理流程，并通过代码示例展示了实现过程。特别指出中文分词的常见问题（如"北京是"这类无效合并）及其优化方案，包括扩充语料、引