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【博客转载】NVIDIA Docker CUDA Compatibility /Nsight Compute In Docker
本文围绕NVIDIA Docker CUDA兼容性及Nsight Compute展开。指出使用NVIDIA NGC CUDA Docker容器时，要保证宿主机CUDA驱动与容器内运行时库版本一致，否则会有问题。还介绍了在Docker中安装和使用Nsight Compute的方法及示例。
对谈黄灯：普通二本学生的出路在哪里？
高考季，与《我的二本学生》作者黄灯对谈二本学生出路。指出学历非唯一，能力和热情更重要。当下就业严峻，高校课程与社会需求脱节，二本学生应提升动手能力，利用AI工具，立足学校和当地找机会。
让推荐学会思考：用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力，如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列，用强化学习训练大模型理解序列关系，以预测用户下一个可能点击的资讯，并通过实验验证了该方法的可行性，还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。
生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果的工程实践
本文围绕生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果展开，介绍系统背景与痛点，展示主Prompt和决策树，用deepseek - r1等模型推理。通过分析Bad Cases优化Prompt，总结设计原则和迭代方法，还给出通用启示与展望。
中文互联网“build in public”的新实验，为什么会是AMA？
文章探讨小红书上AMA形式爆火的原因。它与Reddit不同，得益于小红书平权分发、垂直推荐、轻量化设计等特点。AI圈因开源精神成首批用户，AMA为双边提供价值，还让小红书向专业领域拓展。
用系统架构思维，告别“意大利面条式”系统提示词
本文作者分享编写系统级提示词经历，指出‘规则清单式’设计有规则打架、维护难、价值稀释问题。引入系统架构思维，构建四层设计框架，给出编译原则与模板，还重构‘AI编程助手’提示词，实现从‘规则管理者’到‘系统设计师’转变。
单应计算加速数十倍、计算量减少95%！基于几何的SKS和ACA矩阵分解被提出
东华大学、上海交大和中科院自动化所团队提出基于几何的SKS和ACA单应矩阵分解，计算量比通用方法减超95%，能减少二维码扫描等应用的计算消耗，有望用于多领域，论文已被IEEE T - PAMI接收。
刚刚！北大校友Lilian Weng最新博客来了：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算的研究进展，探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略，还提及多种提升生成质量的策略，如并行采样与序列修订，以及强化学习提升推理能力等内容。
CVPR 2025 | 如何稳定且高效地生成个性化的多人图像？ID-Patch带来新解法
本文围绕个性化多人图像生成展开，指出其面临身份特征泄露等挑战。介绍了早期方法的不足，提出全新的ID-Patch方案，阐述其设计思路、实验效果等，还探讨了提升空间与未来方向，该方案在多人物图像生成中有突破式提升。
关于CUTLASS Grouped GEMM中Alignment参数的分析
文章围绕CUTLASS Grouped GEMM的Alignment参数展开。介绍其含义与自然对齐有关，既代表访问粒度也指明地址对齐要求。针对CUTLASS 2.x和3.x API分别阐述设置Alignment的方法及原理，还给出编译期推导代码示例。