Chap01. 认识AI
人工智能（AI）让机器具备类人思考与学习能力，其核心是Transformer神经网络。该模型由Google于2017年提出，凭借“注意力机制”实现对文本、图像、音频等多模态数据的高效处理，成为大语言模型（如GPT、DeepSeek）的基础。通过持续预测下一个词并循环生成，LLM能输出连贯文本，实现智能对话、文生图等强大功能。
《游戏平衡的高阶解法：强化学习主导的参数迭代策略》
本文聚焦强化学习技术在游戏动态平衡领域的落地实践，针对传统人工调参的滞后性与片面性痛点，提出构建RL驱动的参数自适应调节体系。文章阐释了从搭建生态感知网络、提炼隐性玩家行为数据，到构建体验反馈闭环、实施微幅迭代调整的核心路径，强调通过平衡熵控制实现稳定性与探索性的动态均衡，以及依托渐变式调整策略降低玩家适应成本。最终点明，RL技术并非取代设计师，而是通过人机协同打造自洽进化的游戏生态，让游戏在玩家行为博弈中始终维持兼具挑战与乐趣的平衡区间。
构建AI智能体：六十七、超参数如何影响大模型？通俗讲解原理、作用与实战示例
超参数是机器学习模型训练前需要人工设定的参数，它们控制着模型的学习过程而非直接通过学习获得。文章通过生动的类比（如自行车调整、烹饪配方）解释了超参数的概念，并详细介绍了其调优流程、常见类型（学习率、批量大小等）及对模型的影响。通过实际代码示例，展示了不同超参数设置如何影响模型训练效果，强调合理调优对提升模型性能、防止过拟合和优化资源使用的重要性。文章指出，超参数调优是模型成功的关键，初学者可从默认值开始逐步实验，借助网格搜索等工具实现高效调参。
自变量机器人参与成立RoboChallenge组委会 开源协作开启标准化新阶段
就在11月20日，智源研究院、智元机器人、Qwen、星海图、自变量、清华大学、西安交通大学，GOSIM 国际国内合作伙伴进一步携手，共同推动生态建设，并正式成立 RoboChallenge 组委会。这标志着具身智能真机测评的开源协作不仅迈入了标准化的新阶段，更以“开放共同体”的行业共创模式，为具身智能技术的落地与迭代注入新动能。
RocketMQ总结
本课程系统讲解人工智能基础理论与应用实践，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等核心内容，结合案例分析与项目实操，帮助学习者掌握AI关键技术，提升解决实际问题的能力，适用于初学者及进阶开发者。
广告系统：广告引擎如何做到在 0.1s 内返回广告信息？
广告系统是互联网公司核心营收支柱，如Google、Facebook超80%收入来自广告。其背后依赖高性能广告引擎，实现高并发、低延迟的精准投放。本文深入解析广告引擎架构，涵盖标签检索、向量匹配、打分排序与索引优化四大关键技术，揭示如何在0.1秒内完成从请求到返回的全流程，支撑千人千面的智能广告体验。
🫗 知识蒸馏
知识蒸馏是一种模型压缩技术，通过让小模型（学生）模仿大模型（教师）的输出或中间特征，实现性能逼近甚至超越。核心方法包括软标签蒸馏、带温度的Softmax提升信息保留，以及特征层对齐。按信息访问程度分为黑盒与白盒蒸馏，广泛用于加速推理、降低资源消耗，同时提升泛化能力。
🎮 强化学习
强化学习（RL）是一种通过智能体与环境交互，基于试错和延迟奖励学习最优策略的机器学习方法。核心要素包括状态、动作、奖励、策略与价值函数。常用算法有Q-learning、策略梯度、PPO、DPO等，广泛应用于游戏、机器人及大模型对齐人类偏好（如RLHF）。其关键挑战在于平衡探索与利用、偏差与方差，并提升样本效率与训练稳定性。
🔥 高频面试题汇总
Transformer核心基于自注意力机制，通过QKV计算捕捉长距离依赖，结合多头机制增强表达能力。使用位置编码补充序列顺序信息，配合RoPE、绝对/相对编码等技术。采用RMSNorm、SwiGLU等优化架构，结合LoRA、ZeRO实现高效训练与推理。显存估算需综合参数、KV缓存、激活值等，广泛应用于生成、理解与安全对齐任务。
