倒排索引：如何从海量数据中查询同时带有「极」和「客」的唐诗？
本文通过唐诗检索的场景，对比正排索引与倒排索引的差异。正排索引以文档ID为键，适合根据标题查内容；而倒排索引以关键词为键，记录包含该词的文档列表，显著提升按内容检索的效率。文中详细讲解了倒排索引的构建过程、查询方法（如多关键字交集查询）及链表归并优化，并探讨其在搜索引擎、推荐系统等场景的应用，帮助读者掌握高效检索的核心技术。
构建AI智能体：六十六、智能的边界：通过偏差-方差理论理解大模型的能力与局限
本文通过机器学习中的偏差-方差权衡理论，深入探讨了模型性能的优化方法。文章首先用学生类比解释了高偏差（死记硬背）、高方差（思维跳跃）和平衡状态（真正理解）三种学习模式，对应机器学习中的欠拟合、过拟合和理想状态。通过数学公式E[(y-ŷ)²]=Bias²+Variance+Noise，系统分析了误差来源。使用多项式回归案例展示了不同复杂度模型的表现：线性模型（高偏差）、15次多项式（高方差）、4次多项式（平衡）和正则化模型。最终指出，最佳模型应在理解本质（低偏差）和稳定发挥（适度方差）间取得平衡。。。
广告系统：广告引擎如何做到在 0.1s 内返回广告信息？
广告系统是互联网核心营收支柱，支撑Google、Facebook等公司超80%收入。其本质是高并发、低延迟的实时检索系统，需在0.1秒内完成百万级广告匹配。本文详解广告引擎架构：通过标签过滤、树形分片优化索引；引入向量检索实现智能匹配；采用非精准打分预筛+深度学习精排的混合排序策略；并在离线索引构建时前置过滤无效广告，压缩检索空间。结合业务特点，从索引、召回到排序全方位提升性能，保障高效精准投放。
最近邻检索（下）：如何用乘积量化实现「拍照识花」功能？
AI时代，以图搜图、拍图识物广泛应用。其核心是图片特征提取与高维向量相似检索。本文解析聚类算法（如K-Means）与局部敏感哈希的区别，详解乘积量化压缩向量、倒排索引加速检索的技术原理，揭示图像检索背后的高效机制。（238字）
搜索引擎：输入搜索词以后，搜索引擎是怎么工作的？
搜索引擎通过爬虫抓取网页，经索引系统处理生成倒排索引，再由检索系统结合分词、纠错、推荐等技术理解用户意图，利用位置信息和最小窗口排序，精准返回结果。其核心在于以查询词为约束，实现高效相关性匹配。
精准 Top K 检索：搜索结果是怎么进行打分排序的？
搜索引擎排序直接影响用户体验，核心是Top K检索。本文介绍三种打分算法：经典TF-IDF衡量词项权重；BM25在此基础上优化，引入文档长度、词频饱和等因子；机器学习则融合数百特征自动学习权重，提升排序精度。最后通过堆排序高效实现Top K结果返回，兼顾性能与效果。（239字）
非精准 Top K 检索：如何给检索结果的排序过程装上加速器？
本文介绍了非精准 Top K 检索的优化思路及三种实现方法：基于静态质量得分排序截断、胜者表利用词频打分、分层索引两阶段检索。核心思想是将计算前置至离线阶段，降低在线打分开销，通过快速截断提升检索效率。该方法广泛应用于搜索与推荐系统，结合精准排序形成高效两级检索架构。
合约量化趋势与未来机会简析
数据可得性提升、算力成本下降与市场多元推动行业变革。量化策略向跨品种、系统化演进，执行、风控与因果链深度融合。通过标准化流程与闭环迭代，构建可复制、可持续的稳健收益体系。
认识AI
人工智能（AI）历经三阶段发展，核心突破在于Transformer神经网络。其注意力机制让模型理解上下文，支撑大语言模型（如GPT、DeepSeek）实现文本生成、翻译等智能任务。通过持续预测下一个词，LLM能生成连贯长文本，推动AI飞速进步。
