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在现代微服务架构和云原生应用高速发展的时代，框架的性能与功能往往成为开发者选择的重要因素。作为国产优秀的Go微服务框架，go-zero自发布以来持续更新迭代，不...

作者介绍：简历上没有一个精通的运维工程师，下面的思维导图也是预计更新的内容和当前进度(不定时更新)。

利用训练集数据训练模型，使得模型能够对测试集的对象进行分类，但是训练集类别和测试集类别之间没有交集；期间需要借助类别的描述，来建立训练集和测试集之间的联系，从而...

一、引言 随着人工智能技术的迅猛发展，AI与应用系统的深度融合已成为未来趋势。作为国内领先的Golang微服务框架，go-zero持续创新，不断强化其服务能力和...

OpenAI 的 o1 系列和 DeepSeek-R1 的成功充分证明，大规模强化学习已成为一种极为有效的方法，能够激发大型语言模型（LLM) 的复杂推理行为并...

随着生成式AI的快速发展，文本生成图像与视频的扩散模型（Diffusion Models）已成为计算机视觉领域的研究与应用热点。

随着生成式 AI 的快速发展，文本生成图像与视频的扩散模型（Diffusion Models）已成为计算机视觉领域的研究与应用热点。

各位开发者朋友们，go-zero 社区再次带来重磅更新！v1.8.2 版本正式发布，本次更新不仅新增了 SSE（Server-Sent Events）支持、Re...

Zero-Shot Learning（零样本学习）是一种机器学习范式，它允许模型在没有任何特定任务的标注数据的情况下，通过利用已有的知识来推断和完成新任务。这种...

DeepSeek-V3-Base 在强化学习（RL）调优之前就已经展现出「顿悟时刻」？RL 调整中不断增加的输出长度可能是由于 GRPO 中的 BIAS 造成的...

例如，R1-V 仅在简单计数任务上表现出进步，未能实现回答长度的增长和顿悟时刻；R1-Multimodal-Journey 则在训练过程中回答长度反而降低；LM...

项目代码可见：unlock-deepseek/Datawhale-R1（https://github.com/datawhalechina/unlock-dee...

1. Bao G, Zhao Y, Teng Z, et al. Fast-detectgpt: Efficient zero-shot detection o...

一项非常鼓舞人心的发现是：DeepSeek-R1-Zero 通过纯强化学习（RL）实现了「顿悟」。在那个瞬间，模型学会了自我反思等涌现技能，帮助它进行上下文搜索...

一项非常鼓舞人心的发现是：DeepSeek-R1-Zero 通过纯强化学习（RL）实现了「顿悟」。在那个瞬间，模型学会了自我反思等涌现技能，帮助它进行上下文搜索...

项目代码可见：unlock-deepseek/Datawhale-R1（https://github.com/datawhalechina/unlock-dee...

2024 年的最后一天，智谱 GLM 模型家族迎来了一位新成员——GLM-Zero 的初代版本 GLM-Zero-Preview，主打深度思考与推理。

这道题目可以使用滑动窗口算法来解决。滑动窗口的核心思想是通过维护一个窗口，使得窗口内的