本文介绍了基于深度学习的语音识别系统构建方法。首先概述了语音识别的基本概念，包括音频预处理、声学模型、语言模型和解码器等核心模块。重点阐述了如何使用PyTorch实现声学模型(LSTM)和语言模型，并提供了音频特征提取(Mel频谱图)、模型训练及贪婪解码的完整代码示例。文章还讨论了环境准备、数据预处理等关键环节，展示了从理论到实践的完整流程。最后建议读者尝试Transformer等更先进的模型架构

本文介绍了基于EfficientNet的高效图像分类方法。EfficientNet通过复合缩放技术，系统性地平衡网络深度、宽度和分辨率，在保持高效性的同时显著提升性能。文章从理论基础出发，详细讲解了EfficientNet架构和复合缩放方法的特点与优势。在实践部分，提供了完整的PyTorch实现代码，包括数据预处理、模型加载与微调、训练评估等步骤，并以CIFAR-10数据集为例展示了完整的分类流程

本文介绍了基于ESRGAN的图像超分辨率技术实现。首先阐述了图像超分辨率的定义、应用场景和主要挑战，包括细节恢复、计算效率和数据获取等问题。然后详细讲解了ESRGAN的理论基础，包括生成对抗网络、感知损失和对抗损失等核心概念。在代码实现部分，提供了完整的PyTorch实现方案，涵盖数据预处理、生成器和判别器模型构建、对抗训练过程以及评估方法。通过结合感知损失和对抗损失，ESRGAN能够生成高质量的

本文探讨了视觉-语言对齐在多模态大模型中的关键作用与发展。从CLIP到2025年最新模型BLIP-3，作者分析了不同阶段对齐机制的特点与局限性，重点介绍了动态锚定对齐(DAA)技术如何解决中文多模态模型中常见的"语义坍缩"问题。文章提供了实战训练中文原生视觉语言对齐模型的完整方案，包括模型选型、数据集、训练脚本和评测结果。最后展望了跨模态推理链、具身对齐等未来方向，并分享了开源

本文探讨了视觉-语言对齐在多模态大模型中的关键作用与发展。从CLIP到2025年最新模型BLIP-3，作者分析了不同阶段对齐机制的特点与局限性，重点介绍了动态锚定对齐(DAA)技术如何解决中文多模态模型中常见的"语义坍缩"问题。文章提供了实战训练中文原生视觉语言对齐模型的完整方案，包括模型选型、数据集、训练脚本和评测结果。最后展望了跨模态推理链、具身对齐等未来方向，并分享了开源

《零样本声纹识别赋能电梯按钮智能监测》针对全国700万台电梯按钮0.3%年故障率现状，开发出基于RISC-V芯片GD32V303的离线AI解决方案。该方案将64kB声纹模型（含0.05M声学特征+0.012M异常检测）嵌入标准按钮，通过骨传导麦克风采集16kHz声纹，实现20ms内完成零样本故障判断（准确率＞96%），无需云端支持且平均误差＜2dB。系统采用CAN-FD通信，在1.2W功耗下可提前

摘要：工具调用（Function-Calling）成为2024年大模型落地的关键技术，OpenAI、Anthropic等厂商纷纷布局。文章拆解了工具调用的全流程，并提供了基于OpenAI的30分钟上手Demo。同时指出工业级应用中的6大坑点（如幻觉调包、超时阻塞等）及解决方案，并展望了MCP协议驱动的工具生态。通过智能运维案例，展示了工具调用如何将MTTR从15分钟降至2.1分钟。未来趋势包括多模

摘要：工具调用（Function-Calling）成为2024年大模型落地的关键技术，OpenAI、Anthropic等厂商纷纷布局。文章拆解了工具调用的全流程，并提供了基于OpenAI的30分钟上手Demo。同时指出工业级应用中的6大坑点（如幻觉调包、超时阻塞等）及解决方案，并展望了MCP协议驱动的工具生态。通过智能运维案例，展示了工具调用如何将MTTR从15分钟降至2.1分钟。未来趋势包括多模

摘要：Self-Training（自训练）是一种半监督学习方法，通过模型生成伪标签反哺训练，缓解数据标注不足问题。核心流程包括初始化教师模型、生成高置信度伪标签、迭代重训。在NLP和CV任务中，结合阈值调整、数据增强等技术可显著提升效果（如CIFAR-10准确率提升16.3%）。工业落地需注意噪声累积和领域适配，适用场景需满足未标注数据充足、初始模型性能较优等条件。高阶变种如NoisyStuden

边缘AI：从云端下沉到端侧的技术革命 边缘AI通过模型压缩（如量化、剪枝）、轻量化架构（如MobileNet、TinyLlama）和端侧推理引擎（TensorRT Lite、TFLite）等技术，将AI部署到手机、传感器等设备，实现低延迟、高隐私的本地推理。以树莓派5运行1.1B参数的TinyLlama为例，量化至INT4后，内存占用仅1.3GB，生成速度达8 token/s，验证了边缘设备运行大