herosunly
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个人简介:985院校硕士毕业,现担任算法工程师一职,获得CSDN博客之星第一名,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆AI应用挑战赛、英特尔AI创新应用大赛等比赛评委,科大讯飞AI大学堂荣誉讲师,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得多项AI顶级比赛的Top名次,其中包括阿里云天池比赛第一名,科大讯飞分类挑战赛第一名,CCF信息分类比赛比赛第二名,开放原子分类比赛二等奖,CCF家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。在技术创新领域拥有多项授权发明。曾辅导多位非科班出身的同学成功进入算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

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博客描述:
资深算法工程师,2024年CSDN博客之星第一名,多项AI顶级比赛Top名次,授权多项发明专利。
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个人成就
  • 优质创作者: python技术领域
  • 领域专家: 人工智能技术领域
  • 获得24,101次点赞
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创作历程
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  • 4篇
    2015年
成就勋章
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大模型研究与应用
985院校硕士毕业,现担任算法工程师一职,获得CSDN博客之星第一名,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得多项AI顶级比赛的Top名次,其中包括阿里云天池比赛第一名,科大讯飞分类挑战赛第一名,CCF信息分类比赛比赛第二名,开放原子分类比赛二等奖,CCF家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。在技术创新领域拥有多项授权发明。曾辅导多位非科班出身的同学成功进入算法行业就业。希望和大家一起成长进步。


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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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大模型时代让普通人读懂世界的底层逻辑

大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法工程师一职,获得CSDN博客之星第一名,热衷于大模型算法的研究与应用。。曾获得多项AI顶级比赛的Top名次。在技术创新领域拥有多项授权发明。曾辅导多位非科班出身的同学成功进入算法行业就业。希望和大家一起成长进步。你是否有过这样的困惑:明明学了十几年数学,却依然不懂理财APP上的复利公式,看不懂新闻里的统计数据,甚至在规划旅行路线时都不知道如何优化?我们总把数学等同于课本上的抽象符号、考场里的解题技巧,却忘了它本是理解世界的底层语言。
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博文更新于 前天 16:55 ·
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AIGC理论基础:大模型通识

介绍了大模型(LLM)的基本概念、发展脉络、核心结构、训练过程、能力范围、优势与不足、发展现状及分类。大模型包括自然语言处理、多模态和科学计算模型,核心为Transformer架构的注意力机制,具有长距离依赖建模和全局感受野等优势。大模型训练需海量数据、强大算力和参数调整,能力涵盖文本生成、分类、情感分析、知识问答、代码生成、语言翻译和文本摘要等。尽管大模型在提升工作效率和激发创新能力方面表现突出,但仍存在模型幻觉、知识过时和训练成本高昂等问题。当前大模型发展呈现多家竞争态势,模型长度和输出模态不断增加。
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博文更新于 2025.12.15 ·
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硅基流动Qwen3-Reranker API调用效果不佳的深度解析与解决方案

本文详细介绍了硅基流动Qwen3-Reranker API调用效果不佳的深度解析与解决方案,希望能对学习RAG的同学们有所帮助。文章目录1. 前言2. 深度解析:从“失效”到“溯源” 2.1 诡异的现象:性能反常的Qwen3-Reranker 2.2 溯源:Reranker的不同“范式” 2.3 Qwen3-Reranker的正确“打开方式”3. 实战代码
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博文更新于 2025.12.14 ·
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RAG系统中Reranker模型选型实战

本文详细介绍了RAG系统中Reranker模型选型实战,希望能对学习RAG的同学们有所帮助。文章目录1. 前言2. 思路解析3. 测评数据集构建 3.1 步骤一 3.2 步骤二 3.3 数据示例 3.4 总结4. 实战代码 4.1 本地模型 4.2 使用第三方的Reranker模型API
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局域网或者云服务器搭建jupyter notebook浏览器(chrome)打开ERR_SSL_VERSION_OR_CIPHER_MISMATCH的解决方法

文章目录1. 现象描述2. 引起原因3. 解决方案1. 现象描述  最近升级了最新的Chrome,结果导致使用Chrome无法正常打开服务器上的jupyer notebook了,具体如下图所示:2. 引起原因  根据链接https://serverfault.com/questions/765133/jupyter-notebook-ssl-wrong-version-number-error-only-through-apache可知Jupyter Notebook中TLS的默认版本为1.0,而
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python ImportError: cannot import name Template解决方法

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UnicodeEncodeError: ‘gbk‘ codec can‘t encode character ‘\u0467‘ in position 0: illegal multibyte解决方案

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DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公

本文就带你玩转DeepSeek与办公软件的完美结合,让枯燥的文档工作变得轻松又有趣。文章目录1. 前言2. 实战教程 2.1 下载OfficeAI助手 2.2 配置 2.3 接入DeepSeek 2.3.1 使用API KEY 2.3.2 私有化模型 2.3.2.1 接入私有化部署的DeepSeek 2.3.2.2 安装OfficeAI Server(本地服务器)3. 开启智能办公
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计算huggingface模型占用硬盘空间的实战代码

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详解OpenAI大佬每日读物: The Bitter Lesson

本文主要对OpenAI大佬每日读物: The Bitter Lesson进行了详细的解析,希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。文章目录1. 前言2. 内容详解 2.1 P1 2.2 P2 2.3 P3 2.4 P4 & P5 2.5 P6 & P7 2.6 P8
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baichuan 2模型使用的注意事项

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