人工智能

Linux 内核网络全栈性能调优深度实战

从硬件网卡到用户态应用逐层剖析 Linux 网络栈的性能瓶颈并给出生产验证的调优策略。涵盖网卡调优、协议栈参数、Socket编程优化、eBPF/XDP内核旁路等全链路实战内容。

对比学习深度实战:从 InfoNCE、SimCLR、MoCo 到监督对比与表征迁移工程

当你在向量数据库里做语义检索、在 RAG 系统里给文档切块嵌入、在多模态模型里把"猫的图片"和"cat"这两个模态拉到一起时,背后几乎都站着同一个思想:**对比学习(Contrastive Learning)**。它让模型不需要昂贵的逐样本人工标注,仅凭"什么该相似、什么该不相似"这一对关系信号,就能学到可迁移、可检索、可泛化的高质量表征。但绝大多数工程落地只是直接调用 `model.encode…

强化学习深度实战:从 MDP、Bellman 方程到 DQN、策略梯度与 PPO 的从零实现

过去三年里,强化学习(Reinforcement Learning, RL)以一种近乎隐秘的方式重新站到了 AI 舞台中央:RLHF 用人类偏好作为奖励信号把大语言模型对齐到人类意图,推理时计算(test-time compute)本质是在 rollout 轨迹上用验证器引导搜索,智能体把工具调用建模成离散动作、把真实世界当成环境。可绝大多数工程师只见过"对齐"和"智能体"这两层皮,对 RL 的第…