GPT-5.2来了，老金详细给你说说它为什么是王
OpenAI悄然上线GPT-5.2，因谷歌Gemini 3发布引发“红色警报”。新模型提升显著：幻觉减少38%，上下文达40万token，支持长文档精准处理；ARC-AGI-2与GDPval评测显示其真实推理与工作能力大幅增强，尤其适合金融、法律等专业场景。推出Instant、Thinking、Pro三版本，满足不同需求。虽无惊艳发布，但聚焦打工人实际应用，标志着AI向通用生产力工具迈进。
构建AI智能体：五十九、特征工程：数据预处理到特征创造的系统性方法
摘要：特征工程是将原始数据转化为机器学习模型可理解格式的关键步骤，类比于食材烹饪过程。其核心包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、特征转换（标准化、分箱）、特征创造和特征选择。通过员工离职预测案例，展示了如何通过单变量分析（满意度、工作时长分布）、多变量分析（满意度与绩效关系）和业务分析（部门薪资组合）构建有效特征。特征工程能提升模型性能（如使用简单模型获得好效果）、增强可解释性（明确风险因素）并减少数据需求。
背景图变换
本文介绍如何基于若依（RuoYi）框架定制化项目：更换浏览器标签logo、系统页面logo与标题、登录页名称及背景图，去除官网标识，并调整主题风格。通过替换静态资源、修改配置文件及全局搜索删除冗余链接，实现项目个性化展示，提升品牌辨识度，适用于前端界面定制开发场景。（238字）
模型评估
模型评估涵盖能力、对齐与效率三大维度，涉及语言理解、知识问答、推理代码等任务，常用MMLU、C-Eval、GSM8K等基准，结合Hugging Face工具实现自动评测，面试关注幻觉检测、指标设计与人工协同评估。
解码策略
解码策略影响文本生成的创造性与准确性。贪婪解码确定性强但重复性高；Beam Search提升质量，适合翻译；随机采样（如Top-p）增强多样性，适用于创意写作。不同方法在多样性、质量与计算成本间权衡，适配多样场景需求。
模型推理加速
大模型推理加速关键技术：KV-Cache优化、连续批处理、投机解码、模型并行与vLLM等。涵盖原理、内存计算、优化策略及实战，助力高效部署与面试备战。
归一化技术
归一化技术对大模型训练至关重要，常见方法包括LayerNorm与RMSNorm。前者稳定高效，广泛用于Transformer；后者简化计算，提升效率，见于LLaMA等模型。Pre-norm结构更受现代架构青睐，整体助力模型快速收敛与稳定训练。（238字）
南京观海微电子----N沟道vs P沟道MOSFET
MOSFET是一种电压控制型半导体器件，结构类似场效应管，含栅极、源极、漏极和衬底。按沟道分为N型与P型，N沟道载流子为电子，导通速度快、效率高，更常用；P沟道为空穴导电，多用于高端开关。栅极绝缘使输入阻抗高、功耗低，适用于放大、电机调速、电源开关等场景，但易受静电损伤。
n8n vs Coze：自动化工作流的选择指南
n8n与Coze均助力自动化，但定位不同：n8n开源灵活，适合开发者实现复杂系统集成；Coze无代码易用，助力业务人员快速搭建审批等流程。选型应据团队角色、流程复杂度及部署需求，可结合使用实现“技术+业务”闭环。
