08_昇腾推荐系统加速算子：FBGEMM算子库
FBGEMM算子库适配昇腾平台，支持Torchrec模型在DCNV2和GR等推荐模型中的高效运行。已完成JaggedToPaddedDense、DenseToJagged、HstuDenseForward/Backward等核心算子的移植与优化，并引入自定义算子提升生成式推荐性能，助力推荐系统训练加速。
07_昇腾嵌入表性能提升
本文介绍嵌入表性能优化的六大策略：多流并行掩盖通信延迟，Pin Memory加速数据传输，两级去重减少计算冗余，通信模式优化降低开销，梯度累积节省内存，并结合实验验证效果，全面提升训练效率与资源利用率。
成本与收益分析：主流证书的报考、学习时间与薪资回报率粗略模型
在职业发展的赛道上，“考证”始终是绕不开的热门话题。从传统行业的“准入凭证”到新兴领域的“竞争力背书”，证书的价值本质上是一场“投入-产出”的博弈。本文将以“报考门槛、学习成本（时间+金钱）、薪资回报率”为核心维度，搭建粗略分析模型，拆解传统证书与新兴主流证书的真实价值，为职场人及备考者提供理性参考——需说明的是，文中数据均来自2025年最新行业调研及招聘平台公开信息，因地域、企业性质、个人能力存在差异，结果仅供科普参考，非绝对结论。
【报考指南】2026年想考AI证书，有哪些靠谱建议？
最近总被朋友问到：“想学点AI，考个证是不是靠谱？”说实话，证书本身不是魔法钥匙，但它确实能帮你梳理知识体系，有时在求职或转行时增加一点“辨识度”。如果你在规划2026年的学习计划，下面这几个不同方向的认证，或许可以帮你打开思路
构建AI智能体：六十五、模型智能训练控制：早停机制在深度学习中的应用解析
文章摘要：早停机制是深度学习中防止过拟合的关键技术，通过在验证集性能停止改善时终止训练，自动平衡模型复杂度和泛化能力。其核心价值包括自动防过拟合、提升训练效率（节省30-80%计算资源）、简化调参过程。关键参数设置涉及patience（容忍轮次）、min_delta（最小改善阈值）和restore_best_weights（恢复最佳权重）。实现流程包括训练轮次监控、验证集评估和性能改善判断，通过U型曲线分析可直观理解其工作原理。
