AI 技术专栏

关于本专栏

本专栏面向技术从业者，系统梳理大模型、智能体、机器视觉、时序数据等 AI 核心技术领域。每篇文章包含问题定义、核心算法解析、开源项目推荐及参考文献，便于深入研究与实践验证。

Transformer、GPT、BERT、LLaMA 等预训练语言模型的核心原理与实践

NLP Transformer LLM

强化学习、多智能体系统、规划算法与 LLM Agent 的架构设计

RL Agent Planning

CNN、目标检测、图像分割、OCR 等视觉算法的原理与应用

CV CNN Detection

ARIMA、LSTM、Transformer 等时序预测与异常检测方法

Time Series Forecasting Anomaly

机器人抓取规划、路径规划、物体识别与力反馈控制算法

Robotics Grasping Planning

多模态融合、知识图谱、智能推理与消息传递系统架构

Multimodal Knowledge Graph Reasoning

线性回归、逻辑回归、岭回归、LASSO、Elastic Net 等线性模型

Linear Regression Regularization

决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM、CatBoost 等集成学习方法

Tree Random Forest Boosting

线性 SVM、核方法、软间隔、SMO 算法等支持向量机技术

SVM Kernel Classification

K-Means、层次聚类、DBSCAN、GMM、谱聚类等无监督学习方法

Clustering Unsupervised Density

PCA、LDA、t-SNE、UMAP、Isomap 等数据降维技术

Dimensionality PCA Visualization