损失函数技术总结及Pytorch使用示例
作者丨仿佛若有光来源丨CV技术指南编辑丨极市平台前言一直想写损失函数的技术总结，但网上已经有诸多关于损失函数综述的文章或博客，考虑到这点就一直拖着没写，直到有一天，我将一个二分类项目修改为多分类，简简单单地修改了损失函数，结果一直有问题，后来才发现是不同函数的标签的设置方式并不相
RAG 检索模型如何学习：三种损失函数的机制解析
Agent 系统发展得这么快那么检索模型还重要吗？RAG 本身都已经衍生出 Agentic RAG和 Self-RAG（这些更复杂的变体了。答案是肯定的，无论 Agent 方法在效率和推理上做了多少改进，底层还是离不开检索。
智能问答：基于 BERT 的语义模型
简单来说，Contrastive Learning 从 32 个句子中找到了最相似的 1 个，而 CrossEntropyLoss 则是进行了 32 次二分类。
爱可可AI论文推介(11月11日)
LG - 机器学习 CV - 计算机视觉 CL - 计算与语言 AS - 音频与语音 RO - 机器人(*表示值得重点关注)1、[LG] Graph Kernels: State-of-the-Art and Future ChallengesK Borgwardt, E Ghi
用几块钱的麦克风听出百万设备故障——一个工业 AI 产品从 0 到 1 的需求拆解与设计决策复盘
本文从一个工业声纹 AI 产品的实际构建经历出发，拆解工业 AI 产品在跨越 PMF过程中的需求定义、架构抉择与冷启动策略，希望为同样在 B 端硬核赛道上探索的产品人提供一些可复用的思考框架。
西安光机所最新科研成果发布！
近日，记者从中国科学院西安光机所获悉：该所光谱成像技术研究室研究员王荃团队在计算机视觉领域的零样本异常检测领域取得新进展。他们提出的新方法能在不依赖海量异常样本标注数据的情况下，实现对复杂场景中微小异常的精准检测与定位。
一年亏损64亿，叮咚买菜怎么办？
这条幽默吐槽得到回应，反倒激起网友好奇心，该篇笔记评论超2500条。2月16日下午，叮咚买菜CEO梁昌霖在朋友圈发布笔记截图，称想下单测一测，发现“早已抢光了”。