作为数据科学团队承接的商超运营优化咨询项目衍生成果，本文聚焦蔬菜销售预测场景，整合描述性统计、可视化分析与Transformer神经网络时间序列模型，构建了“数据预处理-特征分析-单品筛选-精准预测”的完整解决方案。我们从商超真实销售数据出发，先通过统计与可视化挖掘品类、单品的销量 ...

传统基础模型在S-NIAH单针大海捞针等简单检索任务中尚能维持表现，但在信息密度更高的复杂任务中，其推理性能随输入长度增加而下降。相比之下，RLM在输入长度超过特定阈值区间后，依然保持得分稳定性。

2025年的最后一天， MIT CSAIL提交了一份具有分量的工作。当整个业界都在疯狂卷模型上下文窗口（Context ...

变压器红外测温过热点检测图像数据集，总共包含600张图片，其中200多张为包含过热点的图像，标注为voc格式 好的，我们将使用YOLOv8来训练变压器红外测温过热点检测图像数据集。以下是详细的步骤，包括数据集预处理、训练、评估和可视化。 由于你的标注 ...

原始论文：Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers. 方法：将下采样操作融入到ViT架构中，仍然采用全局attention，同时class token需要随着调整通道数量 最近因为在做的工作需要在各种ViT上验证想法，而这个工作可以看作是介于全局attention和局部attention之间的过渡 ...

新年伊始，MIT CSAIL 的一纸论文在学术圈引发了不小的讨论。Alex L． Zhang 、 Tim Kraska 与 Omar Khattab 三位研究者在 arXiv 上发布了一篇题为《Recursive Language ...

直接给结论，不用。 甚至可以说，都要2026年了，如果你现在还抱着十年前的教材，非要先啃明白RNN，再搞懂LSTM里那个该死的遗忘门，最后才敢翻开Transformer的第一页，那你纯粹是在浪费生命。

清华大学TSAIL实验室携手生数科技，重磅发布并开源了视频生成加速框架TurboDiffusion。 这个框架一出，立刻在全球AI社区引发热议。OpenAI、Meta、vLLM等多个机构和开源社区的研究者、工程师纷纷点赞、转发。

吴恩达认为，智能体的发展将会成为AI时代重要的力量，甚至比基础模型还要重要。工作之余，「吴老师」连发多篇博客，向大家介绍了AI智能体的四大设计模式。 最近在工作之余，吴恩达连续分享了很多关于智能体的见解，并定义了AI Agent的四大设计模式， ...

神经网络正在推动最强大的人工智能系统，但我们仍无法真正“读懂”它们是如何得出答案的。“可解释性”，仍然是 AI 最大的黑箱。 昨天，OpenAI 开源了一种新模型Circuit-Sparsity，参数只有0.4B，99.9% 的权重为0。这种极端稀疏的结构，让内部计算结构第一次呈现出一种接近“电路图”的清晰感，而不是传统 Transformer ...

OpenAI近期低调开源了一款仅有0.4亿参数的特殊语言模型，其核心架构中99.9%的权重参数被强制归零。这项名为Circuit Sparsity的技术突破，通过极端稀疏化的设计路径，试图破解传统大模型难以解释的"黑箱"困境。研究人员宣称，这种改造后的Transformer架构能让AI决策 ...

其核心逻辑简单而直接：通过自动化移植工具，将原本绑定在国际主流平台上的C++源代码，转化为MUSA架构的C++源代码，让开发者以最小成本将国际主流GPU平台应用移植至MUSA GPU，最终运行在全功能GPU上。