预告：从理论到实践，Scaling Law 并非只存在于数学推导，还能在大模型训练中被观测。预告：Scaling Law 的未来走向，可能与 AGI 的出现相关。预告：SGD 的规律很优美，但 Adam 等优化器要复杂得多。预告：不仅是数学与经验，背后还有算力、能耗与经济问题。

MoE架构的哲学启示或许比技术本身更深刻：它证明在追求通用智能的道路上，专业化分工与系统化协同可以并行不悖。就像人类文明的发展——从个体全能到社会分工，再到全球化协作。当AI架构开始借鉴人类社会的组织智慧，我们或许正在见证机器智能进化史上的"工业革命"。——Yoshua Bengio, 图灵奖得主。

我们可以从算法、统计、自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）这四个方面，探讨如何实现对专利社区、作者重要性以及共同作者贡献度的分析。

在金融投研这个信息爆炸的领域，分析师的每一天都像是在与海量数据进行一场没有硝烟的战争。传统的工作流不仅效率低下，更容易错失关键的Alpha信息。为了彻底改变这一现状，我们团队从0到1构建了一个由大模型驱动的投研分析智能体（Agent）。本文将毫无保留地分享该项目的核心技术路径与关键决策，从为什么我们判定传统RAG架构已到瓶颈，到自研ReAct Agent框架的设计哲学与Prompt工程细节，再到我

把药品、患者、医生、科室、医院、医保、区域公共卫生这些全部放进一个可以推演的“数字医学世界”里。在这个“数字世界”里，我们可以：用大模型 & 知识图谱还原“医学知识 + 支付规则 + 管理规范”用时间序列 & 因果推断建立“病程—用药—费用—结局”的联系用多智能体系统模拟“医生开方、药师审核、医保支付、患者复发”等行为最终形成一套会学习的运营决策系统能看清现在 → 能预测未来 → 能给出可执行的调

在之前的交流中，我们看到你正在尝试运行DeepSeek OCR的Docker环境。这实际上已经触及了深度学习工作站的核心要素。本文将系统性地介绍如何快速将普通电脑改造成功能完备的深度学习工作站。通过Docker化部署，你可以在几小时内搭建起完整的深度学习环境，避免了复杂的依赖问题和环境冲突。快速原型开发团队环境统一项目隔离部署资源有效利用记住，一个优秀的深度学习工作站不仅仅是硬件堆砌，更是软件生态

构建一个高效的法律智能体，特别是在基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构的背景下，需要融合多种学科和领域的知识。以下是对法律智能体开发和应用所需核心基础知识的简要介绍，涵盖法律、人工智能、自然语言处理、数据管理和系统工程等方面。法律智能体的核心是服务于司法场景，因此需要深入理解法律体系和相关内容：法律智能体依赖NLP技术处理和生成法律文本，所需知识包括：RA

“预归一化 (Pre-Normalization)”相比“后归一化 (Post-Normalization)”在训练大型Transformer时有何优势？: Qwen3 MoE模型的设计中，明确指出“不包含共享专家”并采用了“全局批次负载均衡损失”。: 请手写SwiGLU的数学表达式，并解释其门控机制如何帮助模型学习更复杂的模式。用户输入_query_plus_mode_flag_plus_bud

2023年，我们谈论“提示词工程（Prompt Engineering）”，把它视为一种类似炼金术的魔法；2025年，随着 Agent 架构的成熟，行业正在经历一场静悄悄却剧烈的范式转移。Prompt Engineering 正在消亡，Skill Engineering（技能工程）正在确立为大模型应用开发的“金标准”。对于大模型应用工程师而言，核心竞争力不再是“谁能写出更优美的散文让 AI 听话”

关于 LLM“开源”的定义，在 2025 年的讨论更加深入，并开始对行业实践产生实质性影响。