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）实现文本生成、翻译等智能任务。通过持续预测下一个词，LLM能生成连贯内容，推动AI飞速进步。
🚀 预训练技巧
预训练是大模型能力基石，涵盖混合精度、分布式训练等核心技术。混合精度通过FP16/BF16加速计算、节省显存；分布式训练采用数据、模型、流水线并行突破算力与显存瓶颈；DeepSpeed的ZeRO技术降低显存冗余，支持千亿参数训练；FlashAttention优化注意力计算效率。
AI大模型位置编码详解
位置编码为Transformer提供序列顺序信息，弥补注意力机制无位置感知的缺陷。主要分为绝对编码（如可学习、Sinusoidal）和相对编码（如RoPE、ALiBi）。RoPE通过旋转矩阵支持长序列，ALiBi以线性偏置增强外推能力。不同方法在长度外推、效率等方面各有优劣，广泛应用于LLaMA、BLOOM等大模型中。
AI大模型注意力机制详解
注意力机制是Transformer的核心，实现序列间动态关注。包括自注意力、交叉注意力、多头（MHA）、分组（GQA）、多查询（MQA）及低秩压缩的MLA等变体，平衡效率与性能，广泛应用于大模型优化与推理加速。
AI大模型分词器详解
分词器是将文本转为模型可处理数字序列的关键组件。本文详解BPE、WordPiece、SentencePiece三大主流算法原理与优劣，对比其在多语言支持、分词粒度等方面的差异，并提供中英文实战代码示例，助你掌握词汇表构建流程、特殊标记处理及常见面试问题应对策略。
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。其引擎需在0.1秒内完成百万级并发请求，实现“千人千面”。本文详解展示广告引擎架构：通过标签分层过滤、树形索引分片提升召回效率；引入向量检索实现智能匹配；结合非精准打分与深度学习排序，在保障效果的同时优化性能；并在离线索引构建中前置过滤无效广告，压缩检索空间。四大策略协同，打造高性能、低延迟的广告检索系统。
AI大模型Transformer基础结构
Transformer是2017年提出的基于注意力机制的神经网络，摒弃了传统RNN结构，采用自注意力与多头注意力机制，实现并行化处理和长距离依赖建模。其核心由编码器-解码器架构、位置编码、残差连接和层归一化组成，广泛应用于NLP任务，成为BERT、GPT等模型的基础。
推荐引擎：没有搜索词，「头条」怎么找到你感兴趣的文章？
本文深入解析资讯类App推荐引擎的检索技术。通过“下拉刷新”无搜索词场景，介绍推荐系统如何基于用户行为数据构建用户与文章画像，并详解基于内容召回和协同过滤（用户/物品）两大个性化推荐算法原理及优缺点。最后阐述多路召回与分层排序的混合推荐机制，揭示推荐系统高效精准运作的核心逻辑。（238字）
最近邻检索（下）：如何用乘积量化实现「拍照识花」功能？
随着AI发展，以图搜图、拍图识物等基于图片检索的技术广泛应用。其核心是将图片转化为高维向量，并通过聚类算法、局部敏感哈希、乘积量化等技术实现高效相似性搜索。相比粗粒度的哈希方法，聚类能更好保留语义相似性，而乘积量化则大幅压缩存储空间。结合倒排索引，可实现快速精准的近似最近邻检索，广泛应用于图像、推荐等领域。
