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little_mouth
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技术能力

兴趣领域
擅长领域
  • Python
    初级

    能力说明：

    了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等，了解Python的基本数据结构，对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识，了解常用开发框架的基本特性，以及Python爬虫的基础知识。

技术认证

将不定期更新关于机器学习、强化学习、数据挖掘以及NLP等领域相关知识

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2024年05月

2023年12月

2023年11月

  • 发表了文章 2025-10-22

    AI Compass前沿速览：ChatGPT Atlas、Claude Code、Haiku 4.5、Veo 3.1、nanochat、DeepSeek-OCR

  • 发表了文章 2025-09-26

    AI Compass前沿速览：Qwen3-Max、Mixboard、Qwen3-VL、Audio2Face、Vidu Q2 AI视频生成模型、Qwen3-LiveTranslate-全模态同传大模型

  • 发表了文章 2025-09-23

    前沿速览：TrafficVLM、DeepSeek-Terminus、Qwen3-Omni、蚂蚁百灵、Wan2.2-Animate、Qianfan-VL

  • 发表了文章 2025-09-18

    AI Compass前沿速览：Nano Bananary、MCP Registry、通义DeepResearch 、VoxCPM、InternVLA·M1具身机器人

  • 发表了文章 2025-09-17

    AI Compass前沿速览：IndexTTS2–B站、HuMo、Stand-In视觉生成框架、Youtu-GraphRAG、MobileLLM-R1–Meta、PP-OCRv5

  • 发表了文章 2025-09-08

    AI Compass前沿速览：字节Seedream4.0、Qwen3-Max、EmbeddingGemma、OneCAT多模态、rStar2-Agent

  • 发表了文章 2025-09-02

    AI Compass前沿速览：PixVerse V5、gpt-realtime、Grok Code Fast、HunyuanVideo、OmniHuman-1.5、字节WaverAI视频、MiniCPM 4.5等

  • 发表了文章 2025-08-28

    AI Compass前沿速览：Jetson Thor英伟达AI计算、Gemini 2.5 Flash Image、Youtu腾讯智能体框架、Wan2.2-S2V多模态视频生成、SpatialGen 3D场景生成模型

  • 发表了文章 2025-08-22

    AI Compass前沿速览：Qoder Agentic编程、vivo Vision头显、AIRI桌面伴侣、RM-Gallery奖励模型平台

  • 发表了文章 2025-08-07

    AI Compass前沿速览：Claude Opus 4.1、MiniMax-Speech 2.5、Qwen-Flash

  • 发表了文章 2025-08-06

    文生绘动 Agent：从词语到动态影像，言出即成，你的AI动画创作伙伴

  • 发表了文章 2025-07-25

    AI Compass前沿速览：Qwen3模型升级、字节GR-3机器人、TRAE SOLO、JoyAgent OxyGent京东智能体框架、智谱Z.ai炫酷PPT制作

  • 发表了文章 2025-07-20

    AI-Compass 强化学习模块：理论到实战完整RL技术生态，涵盖10+主流框架、多智能体算法、游戏AI与金融量化应用

  • 发表了文章 2025-07-20

    AI-Compass LLM合集-多模态模块：30+前沿大模型技术生态，涵盖GPT-4V、Gemini Vision等国际领先与通义千问VL等国产优秀模型

  • 发表了文章 2025-07-20

    AI-Compass DeepSearch深度搜索生态：集成阿里ZeroSearch、字节DeerFlow、MindSearch等前沿平台，实现超越传统关键词匹配的智能信息检索革命

  • 发表了文章 2025-07-20

    AI-Compass GraphRAG技术生态：集成微软GraphRAG、蚂蚁KAG等主流框架，融合知识图谱与大语言模型实现智能检索生成

  • 发表了文章 2025-07-20

    AI-Compass LLM推理框架+部署生态：整合vLLM、SGLang、LMDeploy等顶级加速框架，涵盖本地到云端全场景部署

  • 发表了文章 2025-07-20

    AI-Compass LLM评估框架：CLiB中文大模型榜单、OpenCompass司南、RAGas、微软Presidio等构建多维度全覆盖评估生态系统

  • 发表了文章 2025-07-20

    AI-Compass RLHF人类反馈强化学习技术栈：集成TRL、OpenRLHF、veRL等框架，涵盖PPO、DPO算法实现大模型人类价值对齐

  • 发表了文章 2025-07-20

    AI-Compass LLM训练框架生态：整合ms-swift、Unsloth、Megatron-LM等核心框架，涵盖全参数/PEFT训练与分布式优化

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  • 回答了问题 2023-03-03

    全栈工程师对于开发者而言是更好的出路吗？

    全栈工程师的优点与价值 其实在我们了解了全栈工程师的概念后，就很容易联想到其优点： 减少了沟通时间，降低了沟通成本，提高了开发效率。 由于前后端，甚至产品的业务，都有一个人来负责完成，不需要沟通，各个端的配合是100%的默契配合，这从很大程度上提高了开发效率。 虽然全栈工程师的知识面较广，能够完成一些前端及后端的开发工作，但全栈开发师的厉害之处并不是他掌握很多知识，可以一个人干多份工作。 而他真正的价值在于处理问题的时候拥有全局性思维。 现在科技日新月异，web前端不再是从前切个图用个jQuery上个AJAX兼容各种浏览器那么简单。现代的Web前端，你需要用到模块化开发、多屏兼容、MVC，各种复杂的交互与优化，甚至你需要用到Node.js来协助前端的开发。一个现代化的项目，是一个非常复杂的构成，我们需要一个人来掌控全局，他不需要是各种技术的资深专家，但他需要熟悉到各种技术。对于一个团队特别是互联网企业来说，有一个全局性思维的人显得尤其重要，这个时候也就彰显了全栈开发工程师的价值。
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  • 回答了问题 2023-03-03

    开源社区该如何建立“可控开源”体系？

    1.可控开源体系 开源软件相比于闭源软件，能够获得更多的开发者和关注，社区可以向开源项目提交代码，从而针对所遇见的问题提供相应的解决方案。相比于商业公司，这样能够找到的 Bug 更多，更好。这样的认知，我将其称之为「开源的机制安全」，也就是说，这个机制是可以让整个软件更加的安全。 但是，机制安全并不能够保证软件足够的安全。机制安全能够成立的前提有很多，比如： 开源项目的团队会接受来自社区的贡献：虽然不少项目都开源了，但是很少合并来自社区的贡献，这使得该软件虽然开源了，但是实际上并没有享受到开源软件所带来的机制安全。 开源项目的团队获取到足够多的社区贡献：相比于一些知名的开源项目，你所使用、贡献的项目可能并没有足够多的开发者来为其贡献代码，在发现 Bug 的方面，因为没有足够多的人，也就导致了相对来说，不够安全。 此外，开源这件事在安全层面来看，就是一把双刃剑。固然你通过开源获取到了更多的贡献，但同时因为你将测试从黑盒测试转为了白盒测试。开发者只需要阅读已经开源的代码，就可以从中发现漏洞并使用漏洞。 那么： 开源社区需要为开源软件的安全负责吗？ 为了开源生态能更好的发展，应该如何保证“开源可控”？ 举个简单例子： 这段代码单独来看是没有任何问题的，因为它在清理完磁盘队列后会设置pf->disk->queue=null，如果作为一个静态代码审核者，从中肯定看不出任何问题。作为OS内核核心代码，做完整的动态测试是不可能的，因此这段代码是否有问题只能是在开源软件使用者报错的时候才能被发现。但是pf_detect（）和另外一个函数pf_uexit（）这两个函数，在queue指针为空后的时候被调用，它们将在不检查指针状态的情况下对pf->disk->queue进行操作，从而导致空指针取消引用，导致系统中的相关核心进程崩溃，甚至引起CORE PANIC。原本只有pf_uexit中会做清理，因此不会存在空指针操作的问题。当引入这个补丁后，出现了多次调用清理的可能，因此就可能触发空指针问题。 根据上面的例子，只要提交一个可以触发在该指针为空的时候调用这两个函数的补丁，就很容易会激活这个原本不会造成太大影响的代码缺陷，导致大的故障。别有用心的伪代码贡献者就可以利用这个以前并不会对系统造成多大影响的隐患，通过自己添加的看似无害的代码去主动激活这个隐患，从而造成很大的安全事故。此类的恶意代码攻击手段还有很多。 另外一个开源社区难以防范此类恶意代码攻击的原因是开源社区无法很好的对代码贡献者进行管控，因为理论上任何一个人都可以成为代码贡献者。而在开源社区里，实名制是十分困难的，建立代码贡献者溯源也十分困难。上面是论文中对于伪代码贡献者通过linux开源社区对于代码管理方面的漏洞进行的恶意攻击的示意图。其实我们讨论开源代码的不安全问题并不是为了因噎废食，而是需要找到解决这些问题的方法。中国的基础软件产业需要快速发展，依靠开源社区是一条必须走的捷径，这一点是毋庸置疑的。购买成熟的商业软件公司和直接使用开源代码进行二次开发，从本质上并无优劣之分，都是快速构建信创软件生态的好办法。 一方面是选择开源协议的问题，一方面是代码本身的安全问题。从代码安全方面我们有几条路可走，一条路是基于某个开源代码进行魔改，最终放弃开源代码，完全走向自主的闭源代码。这条路国内的一些大型企业在走。包括腾讯QQ的前身OICQ当年也是使用了大量的ICQ的代码的。华为的OPENGAUSS是基于PostgreSQL 9.2.4的，不过OPENGAUSS已经对代码进行了魔改，连PG的多进程架构都被改成了多线程架构。这种脱离社区代码的完全自主改造，是有成本和代价的，只有具有极强研发能力的企业才能在这条路上走的比较成功。目前我无法说华为的做法是正确的还是错误的，也许等OPENGAUSS 3.0出来后和PG 14比较一下，才能看出来这条路走的是否正确。当然这个正确也是基于时间的，如果华为能坚持走上数年，我想OPENGAUSS全面超过社区版的PG并非不可能。 除了魔改外，还有一条路就像红帽一样，依靠上游的开源社区来发展自己的软件。如果是这样，那么我们就要加强对开源代码的管控，通过自动化工具与人工核查的方法，对代码进行静态与动态分析，从而构建强大的开源代码安全管控能力。成为一家像红帽一样伟大的基于开源生态的软件公司。 可能有朋友要说了，我们既不是华为阿里这样的大厂，又没有强大的代码安全管控能力，我们只是一个开源软件产品的使用者。我们该怎么办呢？难道我们就不能使用开源软件了吗？答案当然是否定的，如果我们的羊圈不够牢固，那么我们就把羊圈修在城里吧，把自己的网络环境的安全搞搞好，增加通用安全防护的投入，启用更为严格的安全防护规章制度等，都是有效提升企业信息系统安全的好方法。作为最终用户，守住安全底线总还是需要的。一个连勒索病毒都会中的企业，其安全管控恐怕基本上等于空白了。 文章最后：上云能从一定程度上解决开源带来的安全性问题吗？，是可以一定程度缓解上述问题，这也是阿里做的好的地方，也是值得大家关注的点。
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  • 回答了问题 2023-03-03

    问答最高荣誉，乘风问答官招募中！每周积分活动、每月排位赛等权益专享！

    积极参与
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  • 回答了问题 2023-02-28

    你使用过哪些云产品组合进行开发？

    目前国内的云服务商中，阿里云、腾讯云、华为云是受关注最高的服务商，也是大量的中小型企业由原来的物理服务器转向了云服务器的首选云服务商。和传统的物理物理服务器相比，云服务器具有更安全、业务配置更快、选择更灵活、使用成本更低等优点。不管是用来建网站还搭建电子商务\游戏平台、各类APP\办公系统应用以及测试技术代码等都是非常方便的。 阿里云 一、阿里云服务器 阿里云服务器ECS（Elastic Compute Service）是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的IaaS（Infrastructure as a Service）级别云计算服务。 二：阿里云服务器可以用来 1、企业官网或轻量的Web应用 网站初始阶段访问量小，只需要一台低配置的云服务器ECS实例即可运行Apache或Nginx等Web应用程序、数据库、存储文件等。随着网站发展，您可以随时升级ECS实例的配置，或者增加ECS实例数量，无需担心低配计算单元在业务突增时带来的资源不足。 2、多媒体以及高并发应用或网站 云服务器ECS与对象存储OSS搭配，对象存储OSS承载静态图片、视频或者下载包，进而降低存储费用。同时配合内容分发网络CDN和负载均衡SLB，可大幅减少用户访问等待时间、降低网络带宽费用以及提高可用性。 3、高I/O要求数据库 支持承载高I/O要求的数据库，如OLTP类型数据库以及NoSQL类型数据库。您可以使用较高配置的I/O优化型云服务器ECS，同时采用ESSD云盘，可实现高I/O并发响应和更高的数据可靠性。您也可以使用多台中等偏下配置的I/O优化型ECS实例，搭配负载均衡SLB，建设高可用底层架构。 4、访问量波动剧烈的应用或网站 某些应用，如抢红包应用、优惠券发放应用、电商网站和票务网站，访问量可能会在短时间内产生巨大的波动。您可以配合使用弹性伸缩，自动化实现在请求高峰来临前增加ECS实例，并在进入请求低谷时减少ECS实例。满足访问量达到峰值时对资源的要求，同时降低了成本。如果搭配负载均衡SLB，您还可以实现高可用应用架构。 5、大数据及实时在线或离线分析 云服务器ECS提供了大数据类型实例规格族，支持Hadoop分布式计算、日志处理和大型数据仓库等业务场景。由于大数据类型实例规格采用了本地存储的架构，云服务器ECS在保证海量存储空间、高存储性能的前提下，可以为云端的Hadoop集群、Spark集群提供更高的网络性能。 6、机器学习和深度学习等AI应用 通过采用GPU计算型实例，您可以搭建基于TensorFlow框架等的AI应用。此外，GPU计算型还可以降低客户端的计算能力要求，适用于图形处理、云游戏云端实时渲染、AR/VR的云端实时渲染等瘦终端场景。 二、腾讯云服务器 腾讯云服务器（Cloud Virtual Machine，CVM）为您提供安全可靠的弹性计算服务。 只需几分钟，您就可以在云端获取和启用 CVM，用于实现您的计算需求。随着业务需求的变化，您可以实时扩展或缩减计算资源。 参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/536187643 三、华为云 华为云服务器 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。弹性云服务器创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，在云上使用弹性云服务器。 华为云服务器使用场景 1、网站应用 对CPU、内存、硬盘空间和带宽无特殊要求，对安全性、可靠性要求高，服务一般只需要部署在一台或少量的服务器上，一次投入成本少，后期维护成本低的场景。例如网站开发测试环境、小型数据库应用。 推荐使用通用型弹性云服务器，主要提供均衡的计算、内存和网络资源，适用于业务负载压力适中的应用场景，满足企业或个人普通业务搬迁上云需求。 2、企业电商 对内存要求高、数据量大并且数据访问量大、要求快速的数据交换和处理的场景。例如广告精准营销、电商、移动APP。 推荐使用内存优化型弹性云服务器，主要提供高内存实例，同时可以配置超高IO的云硬盘和合适的带宽。 3、图形渲染 对图像视频质量要求高、大内存，大量数据处理，I/O并发能力。可以完成快速的数据处理交换以及大量的GPU计算能力的场景。例如图形渲染、工程制图。 推荐使用GPU图形加速型弹性云服务器，G1型弹性云服务器基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术，提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL，可以提供最大显存1GiB、分辩率为4096×2160的图形图像处理能力。 4、数据分析 处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。 推荐使用磁盘增强型弹性云服务器，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数据处理和日志处理应用。主要的数据存储是基于HDD的存储实例，默认配置最高10GE网络能力，提供较高的PPS性能和网络低延迟。最大可支持24个本地磁盘、48个vCPU和384GiB内存。 5、高性能计算 高计算能力、高吞吐量的场景。例如科学计算、基因工程、游戏动画、生物制药计算和存储系统。 推荐使用高性能计算型弹性云服务器，主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上，适合要求提供海量并行计算资源、高性能的基础设施服务，需要达到高性能计算和海量存储，对渲染的效率有一定保障的场景。
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  • 回答了问题 2023-02-28

    Serverless在推进过程中会遇到什么样的挑战？该如何破局？

    serverless最大的优势在于资源得到了更合理的利用： 1.快速迭代与部署 2.高并发、高弹性 3.稳定、可靠、安全 4.运维与成本控制 下面进行简单分析： 传统的购买服务器部署应用的方式，在没有使用的时候，服务器就被浪费掉了，对于我这种需要部署一些个人用的小规模应用的情况，买服务器非常的不合算，每天可能实际使用就几分钟，大部分时间都在空置。但是 serverless 是按照实际使用次数／时长来计费的，也就是说，不用的时候真正不花一分钱。所以我越来越多的使用 serverless 部署这些小规模应用，每天实际上使用的 CPU 时间加起来可能还不到一秒，这可以把我的使用成本压缩到几乎忽略不计的程度上。 1.更多人像我这样部署到 serverless 之后，总的服务器消耗就大幅度下降了，原本可能每个人都需要一台独立的服务器，现在上百个人可能实际上就只共享了一台服务器，但每个人都能有良好的用户体验。2.serverless 先天是高并发的，可以无限制的并发请求。当我自己购买服务器部署时，我需要自己在开发应用时解决并发问题，要么就是单线程同时只处理一个请求。3.serverless 开发的时候就不用管并发，我的代码只要能处理一个请求，那么就一定能同时创建无限的运行时来处理更多的请求。4. serverless 的高并发不需要在同一台物理服务器上运行，事实上可以跑在任意位置任意数量的物理服务器上，当我一份代码部署完成之后，用户访问时可以就近选择最近的节点，从而降低延迟，而对于单一物理服务器的传统部署，地球对面的用户访问起来就会非常痛苦。 因为每个请求都是在独立运行时里处理的，错误处理也可以变得很简单，很多不处理就会崩溃的地方真的可以不处理，崩就崩呗，反正就崩单一请求对应的运行时，对其他用户没影响。不像开发传统服务器应用，得尽可能不崩溃否则崩了还得远程上去重启进程。从这个角度来看 serverless 是轻量化应用的最优解决方案，成本更低，复杂度更低，用户体验更好。当然，方便的前提一定是更低的自由度，所以对于复杂的企业项目， serverless 仍然不能成为首选
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  • 回答了问题 2023-02-28

    2023，社区讨论聊什么？话题由你定！

    我想要聊知识图谱应用落地，信息抽取、知识融合、关系推理在各个领域的落地应用，直至图数据库存储，构建基于知识图谱的搜索推荐应用。
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  • 回答了问题 2023-02-28

    ModelScope社区上线，怎么看待它在AIGC发展中起到的作用？

    2022至今，从DALL-E2、 StableDiffusion等人工智能技术，到 ChatGPT等人工智能技术， AIGC领域在互联网上掀起了轩然大波，它那惊人的创作速度，让所有人都为之惊叹。业界曾经也有一个普遍的看法： AIGC绝不会是一种短暂的热点，它的基础技术和工业生态都在不断地迭代进步着。 首先是基本的算法建模，持续地进行突破和革新。例如 GAN、 Transformer、扩散模型等，其性能、稳定性和生成内容质量都在逐步提高。由于生成算法的不断发展， AIGC可以生成不同种类的内容和资料，如文字，代码，图像，语音，视频，三维物体等。 然后是预习模型，即基础模型，大模型，使 AIGC的技术实力发生了质的变化。以往各种生成模式都有，但由于使用门槛高、训练成本高、内容生成简单、质量差等原因，很难适应现实内容的要求。而该系统的前培训模式可以满足多任务、多场景和多功能需求，可以有效地克服上述问题。该技术还使 AIGC的应用和产业化程度得到了明显的提高， AIGC模式能够实现高品质的内容产出，从而使 AIGC模式既是“工厂”，又是“流水线”。因此，诸如谷歌，微软， OpenAI等公司都在积极地推进 AI技术的发展，将其推向了预先培训的模式。 另外多模态技术促进了 AIGC的内容多元化，使 AIGC的通用性能得到了提高。多模式技术实现了语言文字、图像、音视频等不同的信息之间的转换和产生。例如 CLIP，可以将文本与图片进行联系，例如把“狗”与“狗狗”相联系，同时具有大量的相关特性。这为文生图、文生视频等 AIGC技术的发展打下了良好的基础。 AIGC在消费互联网，工业互联网和社交价值等方面的不断升级迭代。当前 AIGC领域的内容类型不断丰富，内容质量不断提高，技术通用化和产业化程度不断提高， AIGC逐渐成为消费者网络领域的主流，出现了写作助手、 AI绘画、对话机器人、数字人等爆款级应用，支撑着传媒、电商、娱乐、影视等领域的内容需求。现在 AIGC也将其扩展到工业互联网，社会价值领域。 未来已经来临，让我们一起迎接 AIGC，迎接下一个新世纪的人工智能，未来一段时间，国产AIGC的产品更多的涌现出来，为中国的人工智能产业创造辉煌。
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  • 回答了问题 2023-02-16

    ChatGPT给国内外科技公司带来了怎样的机遇和威胁？

    简单说一下，从NLP中的ChatGPT，以及AI绘画，在这个过程中AI绘画也得到了升级，从原来的二次元绘画到达了真人照片绘画。 在ChatGPT的光芒掩盖一切的这段时间，图像生成AI已经从从画画悄悄进化到了“画照片”。 回归上题“ChatGPT给国内外科技公司带来了怎样的机遇和威胁？” 我认为威胁便是国外先遣者“谷歌微软”的冲击，第一个吃螃蟹；机遇便是新兴技术发展和耦合，，就像有网友表示：AI聊天+AI照片，快进到AI网恋诈骗。应该图+文结合发挥新的商业模式别单独停留在一个点上，乃至后面的视频生成，可发展领域很多。或者说是革新原有很多领域！
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