【Qwen3.5 系列技术解析】2026 年原生多模态旗舰模型全景报告
Qwen3.5是阿里2026年发布的原生多模态旗舰模型系列，覆盖0.8B至397B参数，首创Gated Delta Networks与Early Fusion架构，实现文本、图像、视频、音频端到端统一建模；9B模型性能超越前代120B，Omni版本在215项音视频基准斩获SOTA。（239字）
时间序列预测增强方法总结：频域、分解、patch
本文探讨时间序列预测中数据增强的独特挑战：需兼顾多样性与时间一致性。传统分类增强方法因破坏input-target连续性而失效。文章系统梳理频域（WaveMask/WaveMix）、分解（STAug）及时域（TPS）等主流方法，重点介绍TPS——通过重叠patch、方差感知置换与重叠重建，在长期/短期预测及分类任务中均达SOTA效果。
MoE技术分享
MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）的概念最早可以追溯到 1991 年的相关论文。这一开创性工作为后续 MoE 模型的发展奠定了理论基础，其核心思想是采用“分而治之”的方式，将复杂任务拆解为多个子问题，并分别交由不同的“专家”模型处理，从而提升模型的表达能力和处理效率。
淘宝拍立淘接口实战：图像优化、识别调优与避坑代码示例
淘宝拍立淘是深度绑定淘宝供应链的图像搜索接口，具备三大特性：高精度图像特征提取（需≥720×720像素）、识别结果直连供应商资质数据、严格限流（个人日100次）。附完整预处理代码与避坑指南，助识别率从40%提升至85%+。（239字）
人工智能-Python深度学习进阶与应用技术：工程师高培解读
本文基于中际赛威工程师培训技术路线图，系统梳理深度学习进阶路径：涵盖神经网络基础、CNN/RNN/Transformer原理与可视化、目标检测演进、大模型私有化部署、QLoRA微调、RAG知识库构建等八大关键节点，强调理论与工程实践深度融合。（239字）
