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2025年12月

• 12.12 20:53:26
  发表了文章 2025-12-12 20:53:26

  PyCausalSim：基于模拟的因果发现的Python框架

  PyCausalSim 是一个基于模拟的 Python 因果推断框架，用于从数据中挖掘和验证因果关系。它支持因果结构发现、反事实模拟、A/B测试分析、营销归因与Uplift建模，帮助识别真实驱动因素，超越相关性分析，为业务决策提供可靠因果证据。
• 12.11 20:47:14
  发表了文章 2025-12-11 20:47:14

  机器学习超参数调优：十个实用的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）进阶技巧

  贝叶斯优化虽强大，但直接使用常面临收敛慢、计算贵等问题。本文总结十大实战技巧：引入先验加速冷启动，动态调整采集函数打破平台期，对数变换处理量级差异，避免超-超参数过拟合，成本感知抑制资源浪费，混合随机搜索提升鲁棒性，并行化利用多GPU，正确编码类别变量，约束无效区域，以及集成代理模型降方差。结合这些策略，让BO更智能、高效，真正发挥超参调优潜力。

  
• 12.10 21:43:38
  发表了文章 2025-12-10 21:43:38

  别只会One-Hot了！20种分类编码技巧让你的特征工程更专业

  分类变量需编码为数字才能被模型处理。本文详解20种编码方法，从基础的独热、序数编码到高级的目标编码、CatBoost、WOE等，涵盖适用场景与代码示例，助你提升模型性能，避免泄露与过拟合，是特征工程中不可或缺的实用指南。

  
• 12.09 19:20:40
  发表了文章 2025-12-09 19:20:40

  LMCache：基于KV缓存复用的LLM推理优化方案

  LMCache推出KV缓存持久化方案，显著优化大模型推理首Token延迟（TTFT）。通过将KV缓存存储至GPU、CPU或磁盘，实现跨请求复用，支持任意位置文本匹配，与vLLM深度集成，多轮对话、RAG场景提速3-10倍，降低硬件压力，提升吞吐。开源支持Linux/NVIDIA，正拓展AMD及更多生态支持。

  
• 12.08 21:41:33
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  PyTorch推理扩展实战：用Ray Data轻松实现多机多卡并行

  单机PyTorch推理难以应对海量数据，内存、GPU利用率、I/O成瓶颈。Ray Data提供轻量方案，仅需微调代码，即可将原有推理逻辑无缝扩展至分布式，支持自动批处理、多机并行、容错与云存储集成，大幅提升吞吐效率，轻松应对百万级图像处理。

  
• 12.07 21:55:28
  发表了文章 2025-12-07 21:55:28

  JAX核心设计解析：函数式编程让代码更可控

  JAX采用函数式编程，参数与模型分离，随机数需显式传递key，确保无隐藏状态。这使函数行为可预测，便于自动微分、编译优化与分布式训练，虽初学略显繁琐，但在科研、高精度仿真等场景下更具可控性与可复现优势。
• 12.06 23:45:41
  发表了文章 2025-12-06 23:45:41

  自愈型RAG系统：从脆弱管道到闭环智能体的工程实践

  传统RAG系统脆弱，用户真实查询易导致答非所问。自愈RAG通过闭环架构提升鲁棒性：HyDE优化检索、查询分解处理复合问题、CRAG评分过滤、交叉编码器重排序、动态学习积累经验，实现持续优化与自我纠正，构建企业级可靠应用。

  
• 12.05 22:27:54
  发表了文章 2025-12-05 22:27:54

  Gemini 2.5 Flash / Nano Banana 系统提示词泄露：全文解读+安全隐患分析

  本文揭示了Nano Banana的内部系统指令，展示其如何通过“描绘不等于认可”原则，将图像生成请求无条件传递给下游模型，禁止自身进行内容审查。该机制凸显“先生成、后过滤”的安全架构，引发对生成边界与伦理的深层思考。

  
• 12.04 20:13:34
  发表了文章 2025-12-04 20:13:34

  LlamaIndex检索调优实战：七个能落地的技术细节

  RAG系统上线后常遇答案质量不稳，问题多出在检索细节。本文总结LlamaIndex中7个实测有效的优化技巧：语义分块+句子窗口、BM25与向量混合检索、多查询扩展、reranker精排、元数据过滤与去重、响应合成模式选择及持续评估。每招均附可运行代码，助你提升RAG效果。
• 12.03 19:52:22
  发表了文章 2025-12-03 19:52:22

  JAX 训练加速指南：8 个让 TPU 满跑的工程实战习惯

  本文总结8条JAX在TPU上高效训练的工程实践：固定Shape、使用bfloat16+FP32主权重、显式pjit切分、jit/vmap/scan融合、优化数据管道、PRNG与Step/Device绑定、Remat与梯度累积、善用Profiler。遵循这些原则可避免重编译与内存瓶颈，最大化TPU算力利用率，实现高效稳定训练。

  
• 12.02 21:11:42
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  从 Pandas 转向 Polars：新手常见的10 个问题与优化建议

  Polars 高性能但易误用，新手常犯10大错误：如滥用 `read_csv`、过早 `collect`、误用 Python 循环等。正确做法是善用惰性计算、表达式向量化、列裁剪、流式聚合，避免频繁物化。掌握这些技巧才能释放其真正性能。
• 12.01 20:57:01
  发表了文章 2025-12-01 20:57:01

  RAG系统的随机失败问题排查：LLM的非确定性与表格处理的工程实践

  本文揭秘RAG系统在真实场景中的三大隐藏陷阱：LLM非确定性输出、重复表格数据干扰与模糊提示导致的解析错误。通过锁定温度参数、过滤冗余分块、重写硬性Prompt，并采用混合检索架构，实现稳定准确的生产级RAG系统。

  

2025年11月

• 11.30 22:21:58
  发表了文章 2025-11-30 22:21:58

  BipedalWalker实战：SAC算法如何让机器人学会稳定行走

  本文探讨基于Soft Actor-Critic（SAC）算法的下肢假肢自适应控制。传统方法依赖精确建模，难以应对复杂环境变化。SAC通过最大熵强化学习，使假肢在仿真中自主探索、学习稳定步态，具备抗干扰与容错能力。结合生物工程视角，将神经网络映射为神经系统，奖励函数关联代谢效率，实现从试错到自然行走的演化。相位图分析显示极限环形成，标志动态稳定步态建立，能效曲线表明后期动作更节能。研究为智能假肢迈向临床应用提供新思路。

  
• 11.29 22:14:57
  发表了文章 2025-11-29 22:14:57

  基于反馈循环的自我进化AI智能体：原理、架构与代码实现

  自我进化智能体突破传统AI静态局限，通过“执行-反馈-调整”闭环，实现持续自主优化。它结合大模型与在线学习，利用多评分器反馈自动改进提示或参数，无需人工干预。适用于医疗、金融、编程等动态场景，推动AI迈向终身学习。

  
• 11.28 21:28:24
  发表了文章 2025-11-28 21:28:24

  GraphRAG进阶：基于Neo4j与LlamaIndex的DRIFT搜索实现详解

  微软GraphRAG是早期成熟的图增强检索系统，融合实体、关系与层级社区摘要，支持宏观主题问答。本文重点介绍其DRIFT搜索策略：通过HyDE生成假设答案，结合向量检索与知识图谱动态遍历，先全局后局部，多轮迭代挖掘细粒度信息，平衡效率与质量，显著提升复杂查询的响应能力。

  
• 11.27 21:15:38
  发表了文章 2025-11-27 21:15:38

  从零开始：用Python和Gemini 3四步搭建你自己的AI Agent

  AI Agent并非玄学，核心仅为“循环 + 大模型 + 工具函数”。本文教你用Gemini 3从零搭建能读写文件、执行指令的命令行助手，拆解其“观察-思考-行动”循环机制，揭示智能体背后的简洁本质。

  
• 11.26 20:19:07
  发表了文章 2025-11-26 20:19:07

  LLM提示注入攻击深度解析：从原理到防御的完整应对方案

  本文深入解析提示注入——OWASP LLM Top 10头号风险，揭示其与传统注入的本质区别及为何无法靠过滤器根治。涵盖直接与间接攻击手法、真实案例，并提出五层纵深防御策略，助你构建弹性AI系统，有效管控风险。

  
• 11.25 21:22:21
  发表了文章 2025-11-25 21:22:21

  分类模型校准：ROC-AUC不够？用ECE/pMAD评估概率质量

  本文探讨模型概率校准问题，强调仅看ROC-AUC不足，需结合ECE与pMAD。ECE衡量校准精度，pMAD反映预测区分度。二者平衡是关键，可通过ECE/pMAD比值或设定pMAD阈值筛选最优模型，确保既准确又具分辨能力。

  
• 11.24 21:04:39
  发表了文章 2025-11-24 21:04:39

  Pixeltable:一张表搞定embeddings、LLM、向量搜索，多模态开发不再拼凑工具

  Pixeltable 是一个开源多模态 AI 基础设施框架，统一管理文档、图像、视频、embedding 和 LLM 输出，通过“一切皆表”理念，将数据存储、计算与 pipeline 自动化集成于一体，简化 RAG、目标检测、相似性检索等应用开发，告别拼凑式架构，提升开发效率与可维护性。

  
• 11.23 19:37:15
  发表了文章 2025-11-23 19:37:15

  JAX 核心特性详解：纯函数、JIT 编译、自动微分等十大必知概念

  JAX是Google与NVIDIA联合开发的高性能数值计算库，依托XLA实现CPU/GPU/TPU加速，支持自动微分、JIT编译、向量化与并行化。生态丰富，含Flax、Optax等工具，适合深度学习与科学计算。
• 11.22 23:15:37
  发表了文章 2025-11-22 23:15:37

  高级检索增强生成系统：LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 的实现与选择

  检索增强生成（RAG）已超越简单向量匹配，迈向LongRAG、Self-RAG与GraphRAG等高级形态。LongRAG通过大块重叠分片保留长上下文，提升连贯性；Self-RAG引入反思机制，动态判断检索必要性与内容相关性，增强可信度；GraphRAG构建知识图谱，支持多跳推理与复杂关系挖掘。三者分别应对上下文断裂、检索盲目性与关系表达缺失难题，代表2025年RAG工程化核心进展，可依场景组合使用以平衡准确性、成本与复杂度。

  
• 11.21 19:41:54
  发表了文章 2025-11-21 19:41:54

  CrewAI 上手攻略：多 Agent 自动化处理复杂任务，让 AI 像员工一样分工协作

  CrewAI 是一个基于 Python 的自主 AI 智能体编排框架，可构建“虚拟团队”协同完成复杂任务。通过定义角色明确的 Agents、任务流 Tasks、协作流程 Processes 及可用工具 Tools，实现研究、写作、开发等多环节自动化。适用于长链条工作流，如研报生成、竞品分析、软件开发等，支持异步执行、人工介入与结构化输出，集成主流大模型与工具生态，是处理复杂知识型任务的高效选择。（238 字）

  
• 11.20 21:54:00
  发表了文章 2025-11-20 21:54:00

  PyTorch 分布式训练底层原理与 DDP 实战指南

  深度学习模型规模激增，如Llama 3.1达4050亿参数，单卡训练需数百年。并行计算通过多GPU协同解决此问题。本文详解PyTorch的分布式数据并行（DDP），涵盖原理、通信机制与代码实战，助你高效实现多卡训练。

  
• 11.19 21:17:13
  发表了文章 2025-11-19 21:17:13

  LEANN：一个极简的本地向量数据库

  LEANN是面向RAG的轻量级嵌入式向量数据库，如SQLite般无需服务依赖，可在本地运行。它通过图结构与选择性重计算，节省97%存储且不损精度，让笔记本也能高效检索百万文档，兼顾隐私与性能，堪称个人AI搜索引擎。

  
• 11.18 20:37:25
  发表了文章 2025-11-18 20:37:25

  Pandas GroupBy 的 10 个实用技巧

  本文介绍Pandas中groupby的10个实用技巧，突破传统聚合认知。涵盖多函数聚合、结果命名、transform特征构造、组内累积计算、自定义逻辑、唯一值统计、分类分组、多级索引、扁平化输出及透视表结合应用，助你高效处理复杂数据场景，提升数据分析效率。（238字）

  
• 11.17 21:41:38
  发表了文章 2025-11-17 21:41:38

  TOON：专为 LLM 设计的轻量级数据格式

  TOON（Token-Oriented Object Notation）是一种专为降低LLM输入token消耗设计的数据格式。它通过省略JSON中冗余的括号、引号和重复键名，用类似CSV与YAML结合的方式表达结构化数据，显著减少token数量，适合向模型高效传参，但不替代JSON用于存储或复杂嵌套场景。

  
• 11.16 22:19:29
  发表了文章 2025-11-16 22:19:29

  Python 3.14 实用技巧：10个让代码更清晰的小改进

  Python 3.14 带来10项实用改进：类型系统增强、错误提示更清晰、导入优化、异步任务取消更稳定，并新增 `chdir()` 上下文管理器等。虽改动细微，却显著提升代码可读性、调试效率与运行稳定性，适合自动化脚本与日常开发。升级即享，无需额外成本。

  
• 11.15 21:03:06
  发表了文章 2025-11-15 21:03:06

  Python 开发必备：tempfile 模块深度解析

  Python的`tempfile`模块可自动创建并清理临时文件和目录，适用于处理大数据、生成报告或单元测试等场景。无需手动删除，避免命名冲突，提升代码安全与简洁性。

  
• 11.14 22:07:27
  发表了文章 2025-11-14 22:07:27

  超参数调优：Grid Search 和 Random Search 的实战对比

  模型85%准确率不够看？超参数优化能释放真正潜力！本文详解Grid Search与Random Search的原理、优劣及实战对比，揭示如何通过“粗搜+精调”混合策略高效提升模型性能，从“还行”到“能打”。
• 11.13 19:51:56
  发表了文章 2025-11-13 19:51:56

  QF-Lib：用一个库搞定Python量化回测和策略开发

  QF-Lib 是一个一体化的量化金融研究工具库，涵盖数据获取、策略回测、风险分析到报告生成全流程。支持多数据源接入与前瞻偏差防护，基于事件驱动架构，内置专业金融函数，模块化设计便于扩展，可快速搭建策略原型并自动生成PDF/Excel报告，提升量化研究效率。

  
• 11.12 21:46:59
  发表了文章 2025-11-12 21:46:59

  HaluMem：揭示当前AI记忆系统的系统性缺陷，系统失效率超50%

  AI记忆幻觉频发：刚升职就被遗忘，喜欢的书被记错。问题根源在于记忆系统“捏造、错误、冲突、遗漏”。新研究HaluMem首次实现操作级评估，揭示当前AI记忆提取与更新全面失效，为构建可信AI指明方向。

  
• 11.11 21:18:32
  发表了文章 2025-11-11 21:18:32

  AI智能体落地：Agent-Assist vs 全自动化完整决策指南

  2025年Agentic AI迅猛发展，但全自主智能体风险难控。Agent-Assist（人机协同）模式兼顾效率与安全，通过人类反馈持续学习，结合RAG构建组织知识库，实现AI越用越聪明。适合高风险、强依赖上下文的场景，是企业智能化升级的更优路径。

  
• 11.10 20:36:59
  发表了文章 2025-11-10 20:36:59

  基于 LangGraph 的对话式 RAG 系统实现：多轮检索与自适应查询优化

  本文介绍如何使用 LangGraph 构建一个具备实用性的RAG系统，突破传统“检索-生成”模式的局限。系统支持对话上下文理解、问题重写、相关性过滤、查询优化与智能路由，能处理追问、拒答无关问题，并在无结果时自动迭代，结合记忆机制实现更智能的问答体验。
• 11.09 21:42:16
  发表了文章 2025-11-09 21:42:16

  LightRAG 实战： 基于 Ollama 搭建带知识图谱的可控 RAG 系统

  LightRAG 是一款开源、模块化的检索增强生成（RAG）框架，支持快速构建基于知识图谱与向量检索的混合搜索系统。它兼容多种LLM与嵌入模型，如Ollama、Gemini等，提供灵活配置和本地部署能力，助力高效、准确的问答系统开发。

  
• 11.08 20:39:09
  发表了文章 2025-11-08 20:39:09

  TensorRT 和 ONNX Runtime 推理优化实战：10 个降低延迟的工程技巧

  模型性能优化关键在于细节：固定输入形状、预热、I/O绑定、精度量化、图优化与CUDA Graph等小技巧，无需重构代码即可显著降低延迟。结合ONNX Runtime与TensorRT最佳实践，每个环节节省几毫秒，累积提升用户体验。生产环境实测有效，低延迟从此有据可依。
• 11.07 20:03:50
  发表了文章 2025-11-07 20:03:50

  Orion-MSP：深度学习终于在表格数据上超越了XGBoost

  Orion-MSP提出多尺度稀疏注意力机制，攻克表格数据建模难题。通过多粒度特征交互、块稀疏注意力降复杂度、Perceiver内存实现双向信息流，在宽表与层次化数据中显著超越XGBoost及现有Transformer模型，推动表格数据深度学习新进展。（239字）

  
• 11.06 22:09:17
  发表了文章 2025-11-06 22:09:17

  Python因果分析选哪个？六个贝叶斯推断库实测对比（含代码示例）

  本文对比了Python中六大常用因果推断库：Bnlearn、Pgmpy、CausalNex、DoWhy、PyAgrum和CausalImpact，涵盖贝叶斯网络建模、因果结构学习与效应评估。基于Census Income数据集，分析各库在因果发现、可解释性与工程实践中的优劣，助你根据项目需求选择合适工具。

  
• 11.05 19:37:38
  发表了文章 2025-11-05 19:37:38

  提升回归模型可信度：4种神经网络不确定性估计方法对比与代码实现

  回归任务中，模型常只输出预测值而忽略不确定性，带来潜在风险。本文对比四种神经网络不确定性估计方法：均值+对数标准差、均值+对数方差、MC Dropout与简化PPO。实验表明，前两者在混凝土强度数据上表现最佳，能有效识别可靠预测，而PPO效果不佳。准确评估不确定性对医疗、自动驾驶等高风险领域至关重要。

  
• 11.04 20:53:54
  发表了文章 2025-11-04 20:53:54

  从零实现3D Gaussian Splatting:完整渲染流程的PyTorch代码详解

  3D高斯溅射（3DGS）正成为3D视觉新标准，广泛应用于AR/VR与实时渲染。本文用PyTorch在几百行代码内实现其核心渲染流程，涵盖投影、排序、分块与合成分步，效果媲美SOTA，助力快速理解与落地。

  
• 11.03 19:57:24
  发表了文章 2025-11-03 19:57:24

  FastMCP 入门：用 Python 快速搭建 MCP 服务器接入 LLM

  MCP协议为大语言模型连接外部工具与数据提供标准化方案，FastMCP是其Python最佳实践框架。本文详解MCP核心概念，演示如何用FastMCP快速搭建支持工具调用、资源访问与身份认证的MCP服务器，并集成至LLM应用，实现AI智能体与真实世界的高效交互。

  
• 11.02 18:28:16
  发表了文章 2025-11-02 18:28:16

  LangChain v1.0 中间件详解：彻底搞定 AI Agent 上下文控制

  LangChain v1.0 引入中间件机制，系统化解决上下文管理难题。通过模块化中间件，实现输入预处理、敏感信息过滤、工具权限控制等，提升Agent在生产环境的稳定性与可维护性。

  
• 11.01 18:52:38
  发表了文章 2025-11-01 18:52:38

  解决GRPO优势归因错误,Chunk-GRPO让文生图模型更懂"节奏"

  文本到图像模型飞速发展，但如何精准对齐人类偏好仍是难题。清华与快手提出Chunk-GRPO，通过“分块优化”替代逐步行更新，结合时间动态划分生成阶段，有效缓解优势归因错误，提升图像质量与训练稳定性，推动AI更懂审美与构图。

  

2025年10月

• 10.31 18:22:06
  发表了文章 2025-10-31 18:22:06

  打造自己的 Claude Code：LangGraph + MCP 搭建一个极简的 AI 编码助手

  本文通过构建一个极简CLI编码代理，探索LangGraph与MCP服务器的底层机制。摒弃商业代理的复杂封装，验证“裸机”LLM代理在无限循环中调用工具的可行性。集成文件操作、网络搜索、GitHub交互等MCP工具，结合Pytest自动化测试与SQLite状态持久化，实现可观察、可调试的智能编码工作流，揭示模型上下文协议的核心价值与实践挑战。

  
• 10.30 18:41:05
  发表了文章 2025-10-30 18:41:05

  sklearn 特征选择实战：用 RFE 找到最优特征组合

  特征越多模型未必越好，过多特征易导致过拟合、训练慢、难解释。递归特征消除（RFE）通过反复训练与特征评分，逐步剔除不重要特征，提升模型泛化能力与效率。本文详解RFE原理，并用scikit-learn实战葡萄酒数据集，展示如何结合逻辑回归与随机森林进行特征选择，比较不同模型的筛选差异，并通过RFECV自动确定最优特征数量，辅以可视化分析，帮助构建更简洁、高效、可解释的模型。

  
• 10.29 18:42:20
  发表了文章 2025-10-29 18:42:20

  Optuna  AutoSampler 更新：让多目标和约束优化不再需要手动选算法

  AutoSampler 是 OptunaHub 热门智能采样器，下载量超 3 万/周。新版支持多目标与约束优化，自动选择 TPE、GPSampler、NSGA-II/III 等算法。基于搜索空间、目标数等特征动态切换，性能优于默认采样器。适配 Optuna v4.6，安装便捷，助力高效自动化调参。

  
• 10.28 19:05:22
  发表了文章 2025-10-28 19:05:22

  构建有记忆的 AI Agent：SQLite 存储 + 向量检索完整方案示例

  本文介绍如何为AI Agent构建记忆系统，通过SQLite存储交互历史、向量数据库实现语义检索，结合LLM反思与总结，赋予Agent跨会话记忆、自我反思和目标追踪能力，使其从被动应答工具进化为可长期协作的智能伙伴。
• 10.27 19:33:31
  发表了文章 2025-10-27 19:33:31

  Pandas 缺失值最佳实践：用 pd.NA 解决缺失值的老大难问题

  Pandas可空数据类型（如Int64、boolean、string）解决NaN导致的类型退化与逻辑混乱问题，统一用pd.NA表示缺失，支持三值逻辑，提升数据清洗可靠性与代码可读性。
• 10.26 19:08:15
  发表了文章 2025-10-26 19:08:15

  大模型强化学习的熵控制：CE-GPPO、EPO与AsyPPO技术方案对比详解

  近期LLM强化学习进展迅速，CE-GPPO、EPO与AsyPPO三篇论文从梯度恢复、时序平滑与非对称critic集成等角度，分别解决熵控难题，共同推动大规模推理模型训练方法革新。

  
• 10.25 19:01:33
  发表了文章 2025-10-25 19:01:33

  LLM安全新威胁：为什么几百个毒样本就能破坏整个模型

  数据投毒通过在训练数据中植入恶意样本，将后门永久嵌入大模型，仅需数百份毒样本即可触发数据泄露、越狱等行为，防御需结合溯源、聚类分析与自动化检测。

  
• 10.24 13:43:57
  发表了文章 2025-10-24 13:43:57

  vLLM 性能优化实战：批处理、量化与缓存配置方案

  本文深入解析vLLM高性能部署实践，揭秘如何通过continuous batching、PagedAttention与前缀缓存提升吞吐；详解批处理、量化、并发参数调优，助力实现高TPS与低延迟平衡，真正发挥vLLM生产级潜力。