最近邻检索（下）：如何用乘积量化实现「拍照识花」功能？
AI时代，图片检索依赖高效向量相似性计算。通过CNN提取图像特征后，需解决高维向量的快速检索与存储问题。聚类算法（如K-Means）比局部敏感哈希更精准，能保留语义相似性；乘积量化则大幅压缩向量存储空间。结合聚类、乘积量化与倒排索引，可实现海量图片的高效近似最近邻搜索，广泛应用于以图搜图、商品识别、推荐系统等场景。
非精准 Top K 检索：如何给检索结果的排序过程装上加速器？
本文介绍了非精准 Top K 检索的优化思路与实现方法，旨在通过简化打分过程提升检索性能。重点讲解了三种加速策略：基于静态质量得分排序截断、利用词频构建胜者表、以及分层索引设计。这些方法将计算前置到离线阶段，在线仅做快速截断，大幅降低开销。结合精准排序的两阶段架构（召回+排序），可在保证结果质量的同时显著提升效率，广泛应用于搜索与推荐系统中。
精准 Top K 检索：搜索结果是怎么进行打分排序的？
搜索引擎排序直接影响用户体验，核心是Top K检索。本文详解三种打分算法：经典TF-IDF衡量词频与区分度；BM25优化词频饱和与文档长度影响；机器学习融合多因子自动调权。最后介绍用堆排序提升大规模数据下Top K的效率，兼顾效果与性能。
📍 位置编码详解
位置编码为Transformer提供序列位置信息，因注意力机制无位置感知。分为绝对（如可学习、Sinusoidal）和相对（如RoPE、ALiBi）两类。RoPE通过旋转矩阵支持任意长度，ALiBi以线性偏置增强外推。面试常考其必要性、RoPE优势及长序列处理。
🧠 前馈神经网络
前馈网络（FFN）是Transformer核心模块，实现非线性变换。标准FFN为两层线性加激活函数，计算高效；MoE引入稀疏激活与专家路由，参数多但计算优化。常用激活函数包括ReLU、GELU（BERT采用）和SwiGLU（LLaMA采用），后者结合门控机制提升表达能力。不同结构在参数量、计算量与性能间权衡。
🎯 注意力机制详解
注意力机制是Transformer核心，实现动态信息聚焦。涵盖自注意力、交叉注意力及多头、分组、多查询等变体，平衡效率与性能。广泛应用于编码器-解码器、多模态融合等场景，是大模型设计与面试考察重点。
广告系统：广告引擎如何做到在 0.1s 内返回广告信息？
广告系统是互联网核心营收支柱，支撑Google、Facebook等巨头超80%收入。它需在0.1秒内完成百万级广告的精准匹配，兼具高并发与低延迟特性。本文详解其三大模块：标签检索通过树形分片与倒排索引提升效率；向量检索实现智能匹配；非精准打分结合深度学习优化排序。同时，索引构建前置过滤条件，压缩检索空间，确保实时高效。
推荐引擎：没有搜索词，「头条」怎么找到你感兴趣的文章？
本文深入解析了资讯类App推荐引擎的检索技术。通过“下拉刷新”这一简单操作，系统能在无搜索词情况下精准推荐内容，其核心在于用户画像与文章画像的构建，以及基于内容和协同过滤的个性化召回算法。文章详细阐述了基于用户和物品的协同过滤原理，并探讨了混合推荐与多层排序机制如何提升推荐效果与系统性能。
打造社交APP人物动漫化：通义万相wan2.x训练优化指南
本项目基于通义万相AIGC模型，为社交APP打造“真人变身跳舞动漫仙女”特效视频生成功能。通过LoRA微调与全量训练结合，并引入Sage Attention、TeaCache、xDIT并行等优化技术，实现高质量、高效率的动漫风格视频生成，兼顾视觉效果与落地成本，最终优选性价比最高的wan2.1 lora模型用于生产部署。（239字）
