本文介绍了机器学习的十个关键概念及其重要性，机器学习是当今最大且最广泛使用的 AI 子领域。
结合XGBoost与嵌入：混合语义提升树？
本文探讨了这种混合策略的动机、方法论和实际应用。
多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention, MLA）简明介绍
并非所有 Transformer 模型都称为“大型语言模型”，因为您可以使用 Transformer 架构构建一个非常小的模型。真正大型的 Transformer 模型通常在家中使用不切实际，因为它们太大而无法放在一台计算机上，而且在没有 GPU 集群的情况下运行速度太慢。最近的 [...]
将 Pandas DataFrame 转换为 PyTorch DataLoader 以进行自定义深度学习模型训练
Pandas DataFrames 是功能强大且用途广泛的数据操作和分析工具。虽然此数据结构的通用性毋庸置疑，但在某些情况下（例如使用 PyTorch 时），更结构化、更适合批处理的格式将更有效，并且更适合训练深度学习模型，在这种情况下，DataLoader 类脱颖而出 [...]
超越 GridSearchCV：Scikit-learn 模型的先进超参数调整策略
本文将探讨三种用于模型超参数优化的高级策略以及如何在 scikit-learn 中实现它们。
多头注意力（Multi-Head Attention）和分组查询注意力（Grouped-Query Attention）的初步介绍
语言模型需要理解序列中单词之间的关系，无论它们之间的距离有多远。本文探讨了注意力机制如何实现这一功能以及它们在现代语言模型中的各种实现。让我们开始吧。概述本文分为三个部分：为什么需要注意力注意力操作多头注意力 (MHA) [...]
2025年十大必知的MLOps Python库
在本文中，我们将探讨每位机器学习专业人员在 2025 年应该了解的 10 个 Python 库。
释放性能：使用 Polars 加速 Pandas 操作
本文将带您了解 Python 中的 Polars 库，并演示如何以与 Pandas 类似的方式无缝使用它来高效处理大型数据集。
7 分钟详解大型语言模型背后的 7 个概念
Transformer、嵌入、上下文窗口……这些术语您可能听过，但您真的知道它们的含义吗？本文将用通俗易懂的语言，为您剖析大型语言模型背后的七个基本概念。
位置编码中的插值与使用 YaRN 扩展更长的上下文窗口
Transformer 模型以固定的序列长度进行训练，但在推理时，它们可能需要处理不同长度的序列。这带来了挑战，因为位置编码是根据序列长度计算的。模型可能会在处理其在训练期间未遇到的位置编码时遇到困难。处理可变序列长度的能力 [...]