「工程化流程」共找到 2015 篇相关文章
AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引，深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤，涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练，还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
博士学位答辩PPT分享 | 基于神经网络的偏微分方程优化求解方法研究
本文聚焦基于神经网络的偏微分方程优化求解方法，指出传统数值求解范式有局限，物理信息神经网络（PINNs）虽有潜力但面临瓶颈。作者从多方面研究，形成工程流动问题分析框架与改进方法。
DeepSeek悄悄更新：Mega MoE、FP4 Indexer来了
昨天下午，DeepSeek 更新了 DeepGEMM 代码库，带来新东西 Mega MoE。它将 MoE 计算流程整合，让数据通信和计算同时发生，提高 GPU 利用率。还尝试组合精度、搞 FP4 indexer 等，是基础设施层重构尝试。
把 MiniMax M2.7 扔进真实业务里：它替我省了 BI 和程序员的钱
作者测试 MiniMax M2.7，用含复杂数据的 Excel 测试其办公能力，让其开发管理系统验证工程能力，还测试 MaxClaw 多步骤 Agent。结果显示它表现出色，但处理复杂事件仍待优化。
跳出「黑盒」，人大刘勇团队最新大语言模型理论与机理综述
大语言模型工程成功但理论研究滞后，被视为「黑盒」。人大刘勇团队用生命周期分类法，将LLM理论研究整合为六阶段，系统综述底层理论与机制，指出前沿挑战，为其向严谨科学转型提供路线图。
Patreon 年度回顾中的架构经验
2025年Patreon工程团队在为超千万付费会员推新功能时重建底层设施。其年度回顾详述12个项目，提炼韧性迁移、数据模型重构、分布式系统一致性权衡三大架构主题，还分享多项目实操经验。
硅谷资深工程师：不止是 AI 产品，Coding 也需要好的 taste
硅谷资深工程师sean goedecke指出，技术品味与能力不同，其核心是为项目选适配工程价值观的能力。文章给出判断技术品味的方向，还阐述了好坏品味的识别方法及培养良好品味的建议。
刚刚，一口气连发3个王炸模型、亮出2026年AGI战略，昆仑万维夯爆了
27日下午，昆仑万维在2026中关村论坛发布全新AI游戏世界模型Matrix - Game 3.0、AI视频大模型SkyReels V4和AI音乐大模型Mureka V9，还公布2026 AGI战略，推动AI从全模态能力突破进入平台化构建阶段。
4.2w颗星！学术科研 AI 工作流
这是一套有4.2w颗星的学术研究技能包，涵盖研究到论文出版全流程。它不替写论文，接手搜文献等杂事。有四个核心skill，支持多文献引用格式，能编译成PDF，还介绍了安装和使用方式。
ViT一作盛赞：这个中国开源“PS模型”强过Nano Banana
ViT核心作者Lucas Beyer连发三条帖子怒赞通义千问发布的开源模型Qwen—Image—Layered，认为这是图像生成的正确打开方式。该模型可实现PS级拆图自由，支持精细化修改图片元素，核心技术是端到端的扩散模型。