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鸿蒙开发
分类「人工智能」的文章 共 24 篇 · 第 1/3 页
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深度学习 loss 不下降怎么办?别急着换模型,按这个顺序查(附具体参数和代码)
换模型只涨了 1.2 个点,清洗 3400 张标注却涨了 5.6 个点。这篇文章记录了我做工业缺陷检测时踩过的坑,给出从输入检查、单 batch 过拟合到学习率缩放的完整排查顺序,附真实参数表、GPU...
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NLP文本分类踩坑:BERT微调 vs RAG,我测了3个数据集,说点大实话
一篇不太正经但很真实的NLP技术对比。用客服工单、新闻标题、医疗问诊三个数据集,对比BERT微调和RAG方案。有准确率、显存、成本、延迟的具体数字,也有我踩过的坑和最后的选择。...
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微调还是 RAG?42 类工单分类从 0.63 做到 0.91,我把每一步都记下来了
一个工业售后工单分类项目的完整复盘:为什么不先调模型、错误归因怎么做、LoRA 的真实显存账单和三个必踩的坑、RAG 什么时候才该上,以及我对「微调还是 RAG」这个二选一问题的反常识结论。...
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视觉之外:论计算机视觉的认知转向与体系重构
本文从视觉感知的局限出发,探讨计算机视觉从模式识别走向认知理解的必然路径,提出视觉认知层与视觉推理层的分层架构,并对比传统CV与新型模型在表征能力上的本质差异。...
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算法公平性:从约束到共生——重新定义智能系统的伦理内核
本文跳出传统“公平性作为外部约束”的思维定式,提出公平性应内化为算法与环境的动态博弈过程,并通过对比经典统计方法、深度学习和博弈论视角,揭示算法公平的真正困境与出路。...
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视觉的隐喻:当计算机视觉学会‘看不见’
本文从对抗样本现象出发,对比机器视觉与人类视觉的认知差异,提出视觉智能的本质在于构建因果模型而非模式匹配。...
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深度学习的幻觉红利:为什么我们正在用算力购买一种新型的确定性
本文从认识论与经济学的双重角度,重新审视深度学习中的'确定性'。作者提出'幻觉红利'概念:我们正在用高昂算力换取一种统计学上的稳定幻觉,并借此批判当前AI发展的路径依赖,提出基于不确定性共存的替代范式...
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深度学习与符号主义的二元对立只是幻觉:一种表征连续统
本文打破深度学习与符号主义的传统对立,提出表征连续统观点,为AI发展提供新视角。...
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自然语言处理:从统计浅水区到认知深水区的范式革命
本文对比分析统计NLP、深度学习NLP与认知NLP的演进,指出当前大语言模型的内禀缺陷,提出以符号-神经混合架构与认知价值对齐为核心的未来路径,呼吁一场从数据驱动到理解驱动的深刻变革。...
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从“看”到“懂”:计算机视觉的范式困境与未来转向
本文深入剖析当前计算机视觉在数据驱动范式下的表面繁荣与深层局限,通过与生物视觉机制进行深度对比,指出其缺乏真正理解与推理能力的结构性缺陷。并基于此提出一种全新独立观点——构建具备主动感知、因果推断与常...