背景与痛点：为什么需要提示工程？ 当开发者第一次尝试与大语言模型（LLM）交互时，往往会遇到这样的困惑：同样的…

开篇：提示工程的核心价值与技术演进 提示工程已经成为开发者与大模型交互的核心技能。到 2025 年，随着模型能…

1. 背景与核心挑战 当前主流架构面临两个关键矛盾： Transformer 的 O(n²)复杂度：ICLR …

背景痛点 在当前的深度学习领域，卷积神经网络 (CNN) 和 Transformer 架构各有其优势和局限性。…

TOPS 算力基础概念 TOPS（Tera Operations Per Second）是衡量显卡 AI 计算…

背景与痛点：为什么需要新一代网络？ 传统的卷积神经网络（CNN）和 Transformer 网络虽然在过去几年…

背景痛点：算力需求与现实的差距 近年来，AI 模型的参数量呈现爆炸式增长，从 ResNet 的百万级到 GPT…

从显存溢出案例看算力需求 去年部署 175B 参数的 GPT- 4 蒸馏模型时，我们使用 RTX 4090（8…

背景痛点 随着社交网络和推荐系统的快速发展，图数据的规模呈现爆炸式增长。传统的 GNN 模型在处理这些大规模图…

背景与挑战 对比学习在 2025 年面临三个主要挑战： 数据效率低 ：传统方法需要大量无标注数据才能学习到有意…