来源：算法进阶本文约2000字，建议阅读8分钟本文通过图解的方式让大家快速了解 Diffusion 原理。[ 导读 ]想必大家都听说过——图像领域大火的深度生成模型Diffusion Model，为了让大家快速了解 Diffusion 原理，这篇文章我们通过图解的方式。希望对你有所帮助，让你在学习和应用AIGC技术的道路上更进一步！1 Diffusion文字生成图片——整体结构1.1 整个生...

来源：知乎、计算机视觉联盟本文约2000字，建议阅读9分钟本文为你介绍在单目标跟踪(VOT)领域的新工作 MixFormer。作者丨王利民@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/485189978本文介绍一下我们在单目标跟踪(VOT)领域的新工作 MixFormer——基于 transformer 的简洁的端到端模型。MixFormer打...

在 Timer 3.0 的研发过程中，团队对于过去的技术路线进行了系统反思，选择继承 Timer 1.0 和 2.0 已构建的连续性建模技术方案，继续使用注意力机制及解码器架构，避免时间序列离散化建模所可能导致的精度损失与泛化能力问题。，深入剖析当前时间序列分析领域面临的核心挑战，系统阐述了时序大模型的技术演进趋势与行业痛点，并重点分享清华团队自主研发的时序大模型 Timer 从 1.0 至 3.

它还扩展了generate Content的核心能力，具备服务器端状态可选、可解释且可组合的数据模型、后台执行以及远程MCP工具支持等特性，这样一来，Interactions API就简化了工作流，更加适配开发者环境。于是谷歌推出了Interactions API，它设计了原生接口，提供了一个统一的RESTful端点，通过指定模型或智能体参数，就能与模型和智能体进行复杂上下文的交互。，要求必须生成

在通往AGI的征途上，逻辑与直觉、符号与神经，注定将是一个不可分割的整体。，硕士毕业于北京大学，目前是在Symbolic AI公司Yordando的联合创始人兼首席战略官，主要负责业务发展与对外合作，Yordando是一家基于Symbolic AI的智能调度公司，总部位于立陶宛，核心愿景是以AI重新变革工业生产的协同方式。从供应链的智能调度到法律合规的精准审查，再到医疗诊断的安全护航，符号主义不再

他不是通过学习“猫有四条腿、毛茸茸、会喵喵叫”这样的规则来认识猫的，而是在看过成千上万张猫的图片后，大脑中的神经网络能辨识出“猫”这个概念的视觉模式。然而，当它工作时，它会生成一系列结构化的中间步骤，如思想、计划或API调用，这些都是明确的、可操作的符号。当前，实现这种自主协作的思路百花齐放，涌现了大量优秀的框架和产品，从早期的 BabyAGI、AutoGPT，到如今更为成熟的 CrewAI、Au

然而，现有的图基础模型普遍依赖人工设计且固定的GNN架构，缺乏对具体任务和领域的灵活适应能力，难以在多样化的图结构中实现最优性能。结果表明，在存在架构不一致性的多任务图场景中，此类方法易产生架构搜索冲突，难以有效协调不同任务对架构的差异化需求，最终导致搜索结果次优，限制了模型的泛化能力。近年来，基于图神经网络（Graph Neural network，GNN）的图基础模型展现出广阔的应用前景，其通

更重要的是，它让我明白：大数据不是冰冷的数字，而是解决实际问题的工具——就像这次的模型框架，只要能够抓住 “时序依赖 + 极端值需求”的核心逻辑，提高模型泛化性，未来不仅能适配加密货币、商品期货的预测，还能迁移到零售销量极值识别等场景。其三，永远不要轻易放弃——即使陷入瓶颈，多查一份资料、多试一次实验，或许就能迎来突破，这既是“数据炼丹”的乐趣，也是成长的必经之路；其四，团队成员间的交流也是尤为重

面对庞大的历史交易数据，我逐步构建了包括价格变动率、成交量变化、波动率、动量指标等在内的多维度特征体系，并尝试使用多种监督与无监督学习模型进行训练与验证。未来，我将继续深入学习，探索更稳健、更具解释性的预测方法，也希望能在更高水平的竞技平台上，与更多优秀的同行交流切磋。数据派THU作为数据科学类公众号，背靠清华大学大数据研究中心，分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识，努力

KV Cache是Transformer推理时的关键优化技术，通过缓存注意力层计算过的键值矩阵（Key-Value），避免对历史token的重复计算，将生成过程的计算复杂度从二次方O(n²)降至线性（O(n)），显著提升大模型生成速度（3-5倍加速）。传统RAG（Retrieval-Augmented Generation）和HyDE（Hypothetical Document Embedding