拔俗AI语义大模型软件：让机器真正“懂”你的话
AI语义大模型远非聊天机器人，其核心由三大技术构成：基于Transformer的自注意力机制实现语言理解；通过预训练+微调，从通才成长为专才；结合提示工程与推理优化，提升输出质量与运行效率。这是一套深度融合算法、数据与工程的复杂系统，推动智能应用真正落地。
如何辨别真假BGP服务器？
本文详解BGP服务器技术本质与7大真伪鉴别方法，涵盖物理接入、路由特征、流量工程等维度，结合RFC标准与APNIC数据，揭示如何识别虚假BGP架构，提升网络可靠性。转载链接：https://www.ffy.com/latest-news/1916685101161254912
大模型推理加速技术：PagedAttention原理与实现
本文深入解析大语言模型推理中的革命性技术——PagedAttention，该技术是vLLM推理引擎的核心创新。通过将操作系统中的虚拟内存分页概念引入注意力机制，PagedAttention有效解决了KV缓存的内存碎片问题，实现了近乎零浪费的KV缓存管理。文章详细阐述其原理、内存管理机制、实现细节，并提供完整的代码示例和性能分析。
别再用均值填充了！MICE算法教你正确处理缺失数据
MICE是一种基于迭代链式方程的缺失值插补方法，通过构建后验分布并生成多个完整数据集，有效量化不确定性。相比简单填补，MICE利用变量间复杂关系，提升插补准确性，适用于多变量关联、缺失率高的场景。本文结合PMM与线性回归，详解其机制并对比效果，验证其在统计推断中的优势。