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当前位置:首页作者 yunqueblog 发布的文章
ChatGPT加入虚拟试穿与商品收藏:参考照片会保存,生成效果仍需对照尺码和材质

ChatGPT加入虚拟试穿与商品收藏:参考照片会保存,生成效果仍需对照尺码和材质

2026年10月1日,OpenAI在ChatGPT官方发布说明中加入两项购物能力:为服装和配饰生成虚拟试穿图,以及保存商品候选。对线上选衣的人,这让“先想象搭配,再决定看哪几件”的步骤更集中,但生成图片仍不能回答所有...

yunqueblogyunqueblog/ 最新资讯/ 2026-10-02/ 3 阅读
用 AI 算 KV 缓存:查询头有十六个,缓存也可能只按四组保存

用 AI 算 KV 缓存:查询头有十六个,缓存也可能只按四组保存

本地模型的权重已经装得下,为什么对话变长后显存还会涨?原因之一是生成过程保存了过去位置的键和值。可以让AI按张量形状做一份容量预算,但先要确认该数查询头,还是实际存储的KV头。

yunqueblogyunqueblog/ AI分享/ 2026-10-02/ 3 阅读
让 AI 枚举 Dropout:训练时保留的值放大,推断时就不再补一次

让 AI 枚举 Dropout:训练时保留的值放大,推断时就不再补一次

同一个网络,训练和推断时Dropout的输出为什么不同?只说“训练随机删一半”容易产生两个误解:每次一定恰好删一半,以及推断时还要再把数乘回去。可以让AI枚举两个输入数的全部情况,把这两件事一次算清。

yunqueblogyunqueblog/ AI分享/ 2026-10-02/ 3 阅读
用 AI 摆两步束搜索:第一步最可能的词,未必带来最可能的整句

用 AI 摆两步束搜索:第一步最可能的词,未必带来最可能的整句

生成文字时,每一步都选概率最高的候选,会不会自动得到概率最高的整段?让AI把输出缩成两个符号,画出每个前缀的后续概率,就能亲手比较贪心解码与束搜索的区别。这不是让模型写漂亮句子,而是检查搜索到底留下了什么。

yunqueblogyunqueblog/ AI分享/ 2026-10-02/ 3 阅读
让 AI 检查训练集分组:照片文件不同,背后也可能是同一件物品

让 AI 检查训练集分组:照片文件不同,背后也可能是同一件物品

准备图片分类练习时,把文件名随机分到训练集和验证集,看起来已经没有重复文件。然而同一件物品的连拍、裁剪和调色版本,仍可能分到两边。若目标是判断新物品,验证对象实际上并没有真正换新。

yunqueblogyunqueblog/ AI分享/ 2026-10-02/ 3 阅读
Paperclip发布新稳定版:旧Composio连接需手动迁移,执行权限默认值发生变化

Paperclip发布新稳定版:旧Composio连接需手动迁移,执行权限默认值发生变化

Paperclip发布v2026.1001.0稳定版本,从此前测试版本提升而来。版本说明标注2026年10月1日,GitHub页面实际发布时间为UTC 10月2日01:54。此次更新不仅修复会话和运行恢复,还包含两项...

yunqueblogyunqueblog/ 最新资讯/ 2026-10-02/ 3 阅读
Hansa与Cradle合作引入AI蛋白设计:把候选优化接回实验数据,研发结果尚未公布

Hansa与Cradle合作引入AI蛋白设计:把候选优化接回实验数据,研发结果尚未公布

2026年10月1日,Hansa Biopharma宣布与Cradle合作,将后者的AI蛋白设计与工程平台用于发现管线,支持新候选的设计、优化和推进。双方希望面向严重自身免疫性疾病开发新的治疗候选;公告披露的是研发合...

yunqueblogyunqueblog/ 最新资讯/ 2026-10-02/ 3 阅读
Bloomberg完成Canoe Intelligence收购:私募数据已有PORT连接,更深AI整合仍待推进

Bloomberg完成Canoe Intelligence收购:私募数据已有PORT连接,更深AI整合仍待推进

2026年10月1日,Bloomberg宣布完成对Canoe Intelligence的收购。Canoe主要处理私募市场的非结构化文档和数据,将分散材料转换为下游系统可使用的结构化记录。此次变化是交易完成,并不意味着...

yunqueblogyunqueblog/ 最新资讯/ 2026-10-02/ 4 阅读
用 AI 做卷积窗口卡:核翻不翻面,算出的正负号就可能相反

用 AI 做卷积窗口卡:核翻不翻面,算出的正负号就可能相反

把一张小网格交给AI计算卷积,如果只看输出尺寸,可能漏掉整幅结果符号反了的问题。原因之一是数学卷积与深度学习接口常用的互相关,对核是否翻面有不同约定。做一张不对称小核的窗口卡,可以很快检查自己究竟用了哪种操作。

yunqueblogyunqueblog/ AI分享/ 2026-10-02/ 3 阅读
让 AI 追一次反向传播:同一权重走了两条路,梯度就要相加

让 AI 追一次反向传播:同一权重走了两条路,梯度就要相加

AI讲反向传播时,常能写出“沿链式法则求导”,却没有说明同一个参数用两次怎么办。下面做一张只含一个权重的计算卡:让它沿两条路参与输出,再检查反向返回的贡献是否都到齐。

yunqueblogyunqueblog/ AI分享/ 2026-10-02/ 3 阅读
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