多模态AI核心技术：CLIP与SigLIP技术原理与应用进展
近年来，多模态表示学习在人工智能领域取得显著进展，CLIP和SigLIP成为里程碑式模型。CLIP由OpenAI提出，通过对比学习对齐图像与文本嵌入空间，具备强大零样本学习能力；SigLIP由Google开发，采用sigmoid损失函数优化训练效率与可扩展性。两者推动了多模态大型语言模型（MLLMs）的发展，如LLaVA、BLIP-2和Flamingo等，实现了视觉问答、图像描述生成等复杂任务。这些模型不仅拓展了理论边界，还为医疗、教育等领域释放技术潜力，标志着多模态智能系统的重要进步。
Neo4j从入门到精通：打造高效知识图谱数据库 | AI应用开发
在大数据和人工智能时代，知识图谱作为一种高效的数据表示和查询方式，逐渐受到广泛关注。本文从入门到精通，详细介绍知识图谱及其存储工具Neo4j，涵盖知识图谱的介绍、Neo4j的特点、安装步骤、使用方法（创建、查询）及Cypher查询语言的详细讲解。通过本文，读者将全面了解如何利用Neo4j处理复杂关系数据。【10月更文挑战第14天】
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）
命名实体识别（NER）是自然语言处理的重要任务，旨在从文本中识别并分类特定实体，如人名、地点、组织等。通过BIO等标注模式，利用HMM、CRF及深度学习模型如RNN、LSTM、Transformer等进行实体识别。预训练模型如BERT显著提升了NER的性能。NER广泛应用于新闻分析、生物医学等领域，是信息提取、知识图谱构建等任务的基础。
同构图、异构图、属性图、非显式图
同构图（Homogeneous Graph）、异构图（Heterogeneous Graph）、属性图（Property Graph）和非显式图（Graph Constructed from Non-relational Data）。
（1）同构图：
ShuffleNet:极致轻量化卷积神经网络(分组卷积+通道重排)
我们引入了一个高效计算的CNN结构名字叫做shuffleNet，这个结构被设计用来解决部署算力非常有限的移动设备问题，这个新的结构使用了两个新的操作,pointwise group convolution 和 channel shuffle能够在极大减少计算量的同时保持一定的精度。我们在ImageNet classification和MS COCO目标检测数据集上做实验论证了ShuffleNet和其他的结构相比有着很好的性能。比如,相比于mobilenet，shufflenet在ImageNet 分类任务上有着更低的top-1错误率(错误率是7.8%)需要的计算量为40MFLOPs。在一个AR