Transformer中的残差连接与层归一化
残差连接与层归一化是深度学习的稳定基石：前者通过“信息高速公路”缓解梯度消失，后者以“训练稳定器”解决分布偏移。二者协同，使深层网络训练更高效，成为Transformer及大模型成功的关键。
Transformer架构深度解析：重新定义序列建模的革命
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，2017年由Google提出，彻底摒弃了RNN的循环结构，实现并行化处理序列数据。其核心通过QKV机制捕捉长距离依赖，以“圆桌会议”式交互提升效率与性能，成为大模型时代的基石。
Transformer的核心：自注意力机制
自注意力机制是Transformer的核心，让序列中每个元素直接关联所有其他元素，实现全局信息交互。相比RNN的顺序处理和CNN的局部感知，它能并行计算、捕捉长距离依赖，并提供可解释的权重分布，彻底改变了序列建模方式，成为大模型崛起的关键基石。（239字）
《AI大模型技术全景解读》从机器学习到现代大模型
人工智能历经从机器学习到深度学习的演进，以Transformer架构为里程碑，推动大模型时代到来。技术发展涵盖CNN、RNN、BERT、GPT等核心模型，逐步实现语言理解、生成与多模态能力突破，正朝高效推理、安全对齐与普惠应用迈进。（238字）
焊接情况检测数据集（千张图片已划分）| 面向工业质检的目标检测训练集
总结来看，本次分享的焊接情况检测数据集为工业智能化提供了坚实的基础。数据集涵盖了“良好焊缝”、“不良焊缝”和“缺陷”三大类别，采用了标准的 YOLO 标注格式，保证了在目标检测任务中能够高效、准确地训练模型。通过合理划分训练集、验证集和测试集，开发者可以充分利用数据进行模型优化与验证，从而在实际工业生产环境中实现对焊接表面缺陷的自动检测与监控。
数字人硬核技术、场景落地
数字人技术融合AI、图形学与深度学习，打造拟人化虚拟形象，广泛应用于金融、医疗、教育等领域。=实现数字人高精度建模与低成本部署，推动产业智能化升级，引领虚实融合新纪元。
构建AI智能体：十六、构建本地化AI应用：基于ModelScope与向量数据库的文本向量化
本文介绍了如何利用本地化部署的轻量级文本嵌入模型实现语义搜索。重点讲解了两种高效模型paraphrase-MiniLM-L6-v2和all-MiniLM-L6-v2的特点，它们通过知识蒸馏技术实现高质量语义表示，且体积小、速度快。文章详细演示了从ModelScope下载模型到本地、使用sentence-transformers库生成文本向量、构建FAISS索引进行相似性搜索的完整流程。通过Python代码示例展示了如何实现文档添加、查询处理和索引持久化功能，为构建本地化的语义搜索系统提供了实用解决方案。
AI太火爆：教你7个月掌握机器学习到深度学习
覆盖Python、机器学习、深度学习三大模块,配套Kaggle级实战项目,从基础语法到模型部署的完整学习路径。解决AI学习碎片化问题,提供从理论到实战的完整体系,包含特征工程、模型调优等工业级技能训练。