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电脑人工智能与机器学习基础
本文旨在为用户提供电脑人工智能（AI）与机器学习（ML）的基础知识。涵盖AI和ML的核心概念、发展历程、主要分支（监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习）、常用算法、应用领域以及学习路径，帮助读者理解AI和ML如何驱动现代科技发展，并为进一步学习打下基础。
Android 16 开发者预览版发布
Google 发布了 Android 16 的首个开发者预览版，带来多项新特性，重点强化 AI 能力和隐私保护。
AI 评估数据集构建与标注流程（2025）
AI 评估数据集构建与标注流程（2025）评估数据集决定了评估的可信度，需要规范采样与标注与质量流程。一、采样与覆盖采样：覆盖主流与长尾场景，控制偏差。分层：按类别与难度分层，提升代表性。二、标注与质检标注规范：统一标签与说明，降低歧义。质检：双人标注与仲裁，提升质量与一致性。三、评估与闭环指标：准
AI 安全与评估体系（2025）
AI 安全与评估体系（2025）AI 系统的安全与质量需要制度化治理。本文从指标、攻防与审计三个方面展开。一、评估指标准确性与一致性：针对任务定义标注集与评分标准。幻觉控制：回答需可追溯来源；无法回答时明确退路。鲁棒性：对对抗样本与异常输入进行压力评估。二、数据泄露与防护最小权限：隔离敏感数据，严格
vLLM与TGI推理框架对比：吞吐与兼容性
比较 vLLM 与 HuggingFace TGI 的架构与接口兼容性，理解批量与并发表现差异以优化部署选型。
RAG 检索增强生成系统最佳实践（2025版）
"系统化梳理 RAG 从数据到检索到生成的关键环节，给出可验证的参数与落地方案，帮助在生产中实现稳定高质答案。"
大模型推理加速：量化、蒸馏与KV Cache
以量化、模型蒸馏与 KV Cache 为核心的推理加速路径，在保证可控事实性的前提下降低延迟与成本。
向量数据库选型：pgvector/Milvus/Weaviate与内存索引治理
对比主流向量存储与索引（HNSW/IVF/Flat），结合内存占用与一致性需求，进行合理选型与治理。
