「深度学习模型训练」共找到 8696 篇相关文章
大模型破译甲骨文创下新SOTA！复旦团队推出新框架
复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架，构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高，零样本破译能力强，还能为未破译甲骨文输出可解释分析文本，助力考古工作。
一次缓存引发的文件系统数据不一致问题排查与深度解析
本文详述由自研分布式文件系统客户端 EFC 缓存架构更新引发的数据不一致问题排查过程。经多轮分析，发现是版本号回退致客户端读旧数据。修复后测试无异常，还揭秘部分 POSIX 接口底层情况。
上下文工程（Context Engineering）综述：大模型的下一个前沿
文章提出“上下文工程”学科，通过整合1400余篇论文构建“基础组件 - 系统实现”框架。它将上下文定义为动态结构化信息集合，揭示LLMs理解强于生成的矛盾，为AI研究指明方向。
为什么Cloudflare无法阻止Google为AI 模型爬取网站数据？
Cloudflare推出阻止AI爬虫抓数据功能，却对Google无效。因Googlebot身兼两职，Cloudflare难区分其请求目的。出版商流量因Google AI功能下降，网站主在被剥削和失去流量间两难。
【医学影像分割】UN-SAM：一种高效且通用的细胞核分割模型
文章提出UN - SAM框架解决现有SAM在医学影像分割依赖人工标注、跨域泛化不足问题。它含三大模块，能自动生成提示、增强特征判别力和跨域分割精度，实验显示其在多数据集表现优，代码已开源。
Karpathy最新分享！给大模型做好“服务”将是巨大机会
近日，Karpathy在AI Startup School演讲，提出AI正从根本改变软件。他将软件分三个时代，认为LLM是全新操作系统，还指出其特长与局限，点明AI时代两大机遇：部分自主应用和构建Agent友好工具。
学习 MCP 最好的时机是 7 个月前，其次是现在
文章介绍 MCP（Model Context Protocol），它是实现 LLM 与外部能力高效互联的协议，像 USB - C 接口。其采用客户端 - 服务器架构，可让 LLM 突破能力边界。与 Function Calling 相比，MCP 成本低，能让业务团队参与构建智能体。
深度拆解：为什么通用 Agent 的下一站是 Agentic Browser？
文章指出 2025 年 AI 圈新风暴眼 Agentic Browser 正形成。从 Perplexity 故事讲起，阐述传统系统和浏览器限制通用 AI 发展。厘清通用 Agent、AI 搜索等概念，分析 Agentic Browser 成通用 Agent 下一站的原因，预测 OpenAI 相关产品秋季前发布。
Manus突发上新文生图！告别“抽卡”，Agent+深度思考联合创作
Manus深夜官宣支持生成图像，与一般AI绘图工具不同，它能理解画图目的，规划方案后再生成。它可完成如房间装修可视化、饮料瓶设计等任务。目前已开放注册，不过付费价格遭网友吐槽。
SGLang 某些模型的 CUDA Graph 为什么会有上百条 decode cuda stream？
本文分析SGLang运行DeepSeek-V4.1时，CUDA Graph出现上百条decode CUDA流的问题成因，介绍开源PR的修复方案，分享了压缩profiler显示行数的实用脚本方法。