AI 晚报｜9月27日
今天这份快讯里，Meta 和 OpenAI 各占了两条，一边是硬件叙事继续加码，一边是广告变现和版权旧账同时冒头。模型侧则有两件值得从业者留意的信号：最强模型被一道题"干崩"，以及推理加速方向又出了新论文。整体看，能力在往前走，摩擦也在同步变大。 大事件 Me
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教程GLM-5.3-Flash 改端侧决策模型：数据、微调与评测
这篇教程带你把 GLM5.3Flash 从通用对话模型，改造成一个能在端侧运行的结构化决策模型。完成后你会得到三样东西：一份从历史决策日志合成的 JSONL 训练集；一个 LoRA 适配器，可合并并量化成端侧引擎能加载的
教程开源大模型上 TPU：SGLang/vLLM 部署与 GPU 对照
适用场景 手里有 Google Cloud TPU 配额，或正在评估把推理服务从 GPU 迁到 TPU 的成本与性能，需要在 TPU 上跑 Kimi、DeepSeek 系开源模型的对话/推理服务。这套流程覆盖容量规划、T
教程用 Drawgent 在 Excalidraw 画布上搭建编码智能体
Drawgent 的思路是"把智能体画出来":节点、连线、参数都放在一块 Excalidraw 画布上,画完之后智能体就在这块画布上跑起来,边思考边把代码写进你指定的代码节点里。这篇教程从零开始,把它跑到"能在画布上实时
教程照 Rufus-Air 配方跑通开源 LLM 后训练
这篇能做出什么 跑完这条链路，你会得到四样东西： 1. 一份清洗好、配比明确、格式统一的 SFT 数据集（JSONL，带统计报告）； 2. 一个按阶段训练出来的对话模型（LoRA 适配器或合并后的完整权重）； 3. 一套
AI 词典ECE（期望校准误差）：模型说八成准，真有八成吗
一句话定义：ECE（Expected Calibration Error，期望校准误差）衡量的是模型的"信口开河程度"——当它说自己有 80% 把握时，实际正确率是不是真的接近 80%。 把置信度分桶，再逐桶算账 做法很
AI 词典温度缩放（Temperature Scaling）
一句话定义：温度缩放是一种「事后校准」手段——训练好的模型一个参数都不动，只在验证集上学一个温度 T，把输出层的 logits 全部除以 T 再过 softmax，让模型报出来的概率更接近真实命中率。 为什么需要它 神经
AI 词典孪生网络：两支一模一样的“笔”判断像不像
一句话定义 孪生网络（Siamese Network）是一类神经网络结构：用两个结构相同、权重共享的编码器分别处理两个输入，把它们各压成一个向量，再比较这两个向量有多相似。 关键在“共享权重” 打个比方。你要比较两个人的
AI 词典三元组损失（Triplet Loss）：把相似的人拉到一起
一句话定义：三元组损失是一种训练目标函数，它一次拿三个样本——锚点（Anchor）、正样本（Positive）、负样本（Negative）——要求模型学出的特征空间里，锚点到正样本的距离，比锚点到负样本的距离更近，而且要
AI 词典BYOL：不用负样本，也能学出好特征
一句话定义：BYOL（Bootstrap Your Own Latent）是一种不依赖负样本的自监督（selfsupervised）表示学习方法——让一个网络去预测自己“慢半拍”的版本的输出，从而学到有用的图像特征。 它
AI 词典MoCo：用动量编码器和队列攒出大量负样本
一句话定义 MoCo（Momentum Contrast，动量对比学习）是一种自监督视觉表征学习方法，它用一个"负样本队列"加一个"动量编码器"，让模型在小批量（batch）下也能拿到成千上万个负样本，不必依赖超大 ba
AI 词典SimCLR：不靠标签，让机器学会看图
SimCLR 全称是 A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations（视觉表征对比学习的简单框架），由 Google 的研究者在
AI 词典MAE：遮住大部分图，让 ViT 画回来
一句话定义：MAE（Masked Autoencoder，掩码自编码器）是一种自监督视觉预训练方法——把一张图的大部分图块随机遮掉，只让 ViT（Vision Transformer）看到剩下的小部分，再要求它把被遮住的
AI 词典DINO：不给标签，也能学出好用的视觉特征
一句话定义：DINO（selfdistillation with no labels，自蒸馏、无标签）是一种自监督视觉预训练方法——完全不用人工标注，只靠同一张图片的"不同视角"互相监督，就能训出一个通用性很强的视觉骨干
AI 词典SSIM 与 PSNR：机器怎么给图像质量打分
一句话定义：PSNR（Peak SignaltoNoise Ratio，峰值信噪比）和 SSIM（Structural Similarity Index Measure，结构相似性指标）都是“全参考”图像质量指标——必须
AI 词典Inception Score：给生成图打分的“老考官”
一句话定义 Inception Score（IS，初始分数）是早期生成图像模型常用的一种自动评价指标：把一批生成图丢给一个预训练的图像分类器，看这些图“是否一眼能认出是什么”，以及“题材是否够多样”，最后合成一个分数，越