深入BERT内核:用数学解密掩码语言模型的工作原理
BERT通过掩码语言建模（MLM）实现双向语言理解，随机遮蔽15%的词并预测，结合Transformer的自注意力与多头机制，利用上下文信息生成深层语义表示。其数学设计如√d_k缩放、80-10-10掩码策略和交叉熵优化，显著提升模型性能，奠定现代NLP基础。
RFID矿场车辆实现无感进出采集
RFID矿场车辆管理系统通过标签与读写器无线通信，实现车辆无感进出、自动识别与实时监控，替代人工登记，提升通行效率与安全性，助力智慧矿山建设。（238字）
16 倍性能提升，成本降低 98%！ 解读 SLS 向量索引架构升级改造
大规模数据如何进行语义检索? 当前 SLS 已经支持一站式的语义检索功能，能够用于 RAG、Memory、语义聚类、多模态数据等各种场景的应用。本文分享了 SLS 在语义检索功能上，对模型推理和部署、构建流水线等流程的优化，最终带给用户更高性能和更低成本的针对大规模数据的语义索引功能。