每日AI值得看--2025-08-07

[CSDN-Ada助手]

① PyTorch生成式人工智能（26）——使用PyTorch构建GPT模型（盼小辉丶:[博客] [成就]） [质量分：98；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：GPT-2) 是由OpenAI开发的大语言模型 (LLM它标志着自然语言处理 (NLP) 领域的一个重要里程碑，并为更复杂的模型的发展奠定了基础。GPT-2是对GPT-1。

② 医疗AI中GPU部署的“非对等全节点架构“方案分析（中）（Allen_Lyb:[博客] [成就]） [质量分：95；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：这一阶段的核心目标是建立基础的异构计算资源池，为后续的智能化演进奠定基础。这一阶段的核心目标是部署智能调度器，实现资源的动态调度和优化。这一阶段的核心目标是实现AI系统的自治运行，达到高度智能化。这一阶段的核心目标是实现跨院区的联邦学习，支持多中心协作。

③ 机器学习第六课之贝叶斯算法（小关会打代码:[博客] [成就]） [质量分：97；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：所谓的贝叶斯定理源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章，而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。在贝叶斯写这篇文章之前，人们已经能够计算“正向概率”，如“假设袋子里面有 N 个白球，M 个黑球，你伸手进去摸一把，摸出黑球的概率是多大”。

④ 如何利用知识图谱增强AI应用的上下文理解能力？（AI 搜索引擎技术:[博客] [成就]） [质量分：96；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：你是否遇到过这样的场景？问智能助手：“我想买最新款，多少钱？”它却反问：“您指的是哪款产品？或者搜索“苹果”时，结果同时跳出水果和手机，让人一头雾水。这些都是AI“上下文理解不足”的典型表现。

⑤ 5大模块+3种算法优化，AI应用架构师构建高效碳足迹监测智能体（AI智能探索者:[博客] [成就]） [质量分：94；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：随着“双碳”目标的推进，企业亟需高效的碳足迹监测工具以实现精准减排。本文提出一种基于AI智能体的碳足迹监测架构，通过5大核心模块（数据感知、多源融合、智能分析、决策反馈、可视化交互）实现全流程自动化，并结合3种算法优化。

⑥ AI增强的软件测试工具（oscar999:[博客] [成就]） [质量分：93；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：Gartner将AI增强的软件测试工具定义为：通过使用AI技术，实现持续、自我优化和自适应的自动化测试的赋能者。

⑦ Kaggle 经典竞赛泰坦尼克号：超级无敌爆炸详细基础逐行讲解Pytorch实现代码，看完保证你也会！！！（老鱼说AI:[博客] [成就]） [质量分：92；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：以上就是我们的整个竞赛流程，但是如果安装标准流程，实际上准确率并不够高，接下来我从几个方向帮助大家后续提高准确率1. 特征工程对于像泰坦尼克号这样的表格类数据问题，特征工程往往是提升模型表现最有效的方法。

⑧ 深度学习（pytorch版）前言：环境安装和书籍框架介绍（无规则ai:[博客] [成就]） [质量分：92；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：时至今日，人们常用的计算机程序几乎都是软件开发人员从零编写的。比如，现在开发人员要编写一个程序来管理网上商城。经过思考，开发人员可能提出如下一个解决方案： 首先，用户通过Web浏览器（或移动应用程序）与应用程序进行交互；

⑨ DAY 37 早停策略和模型权重的保存（让心淡泊144:[博客] [成就]） [质量分：91；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：过拟合的判断：测试集和训练集同步打印指标模型的保存和加载仅保存权重保存权重和模型保存全部信息checkpoint，还包含训练状态早停策略先复习之前的代码。

⑩ 【第1章＞第26节】 神经网络应用四——基于GRNN广义回归神经网络和HOG特征提取的图像分类算法Matlab仿真（fpga和matlab:[博客] [成就]） [质量分：89；难度等级：未知；新鲜技术：100]
摘要：GRNN的原理，前面的小节已经学习过了，这里不再重复，然后我们介绍下HOG特征提取。HOG特征的核心思想是：物体的形状和边缘可通过局部区域的梯度方向分布来描述。