每日AI值得看--2025-05-27

[CSDN-Ada助手]

① 特征分解：线性代数在AI大模型中的核心工具（猿享天开:[博客] [成就]） [质量分：93；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：特征分解是针对方阵的一种分解方法，通过特征值和特征向量将矩阵表示为更简单的形式。具体来说，对于一个n×nn \times nn×n的方阵A\mathbf{A}A，如果存在标量λ\lambdaλ（称为特征值）和非零向量v。

② PyTorch实战——生成对抗网络数值数据生成（盼小辉丶:[博客] [成就]） [质量分：97；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：在本节中，构建并训练生成对抗网络 (GAN)，生成一个包含10个整数的序列，这些整数在0到99之间，并且都是5的倍数。主要步骤与生成指数增长曲线类似，唯一的区别是训练集不是数据点(x, y)，而是一个包含所有介于0到99之间且为 5 的倍数的整数序列。

③ OpenCV计算机视觉实战（8）——图像滤波详解（AI technophile:[博客] [成就]） [质量分：97；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：在本文中，我们将深入探索线性与非线性滤波的算法原理、性能优化及实战技巧，从最基础的均值与高斯滤波，到中值与双边滤波，最后介绍如何灵活运用自定义卷积核。使用能够自定义任意卷积核，可实现锐化、边缘检测、浮雕、模糊等任意线性滤波效果。

④ 大模型Agent（SunnyRivers:[博客] [成就]） [质量分：97；难度等级：未知；新鲜技术：89]
摘要：善用思维链技巧在重要的环节设置反思与纠偏机制约定思维链中需要包含的要素，尽量详细具体不可能一遍成功，要学会通过测试的失败例子优化提示词的细节要善于将问题总结成方法论型的提示词（把 AI 当人看）