人工智能和大数据

2026-01-27andy阅读(47)评论(0)

在AI模型部署实践中，我们常常依赖总体准确率（Overall Accuracy）作为衡量模型性能的主要指标。然而，对于数据分布极度不均衡的场景，特别是针对少数或数据匮乏的群体（如特定的语言使用者、罕见疾病患者或特定的地理区域用户），高企的总...

2026-01-27andy阅读(36)评论(0)

Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是高性能向量搜索的首选库之一。IVFPQ (Inverted File Index with Product Quantization) 是Faiss中最常用和最强...

2026-01-27andy阅读(52)评论(0)

在深度学习模型训练过程中，梯度爆炸（Gradient Explosion）是一个常见且致命的问题。它通常表现为损失值突然变为 NaN 或 Inf，导致训练中断或模型权重迅速发散。PyTorch 提供了强大的工具 register_hook，...

2026-01-27andy阅读(62)评论(0)

PyTorch之所以强大且灵活，很大程度上归功于其动态计算图（Dynamic Computational Graph, DCG）和自动微分系统（Autograd）。与TensorFlow 1.x的静态图不同，PyTorch的计算图是根据代码...

2026-01-27andy阅读(61)评论(0)

在AI模型部署到实际环境之前，确保其公平性是AI基础设施工程师面临的关键挑战。模型常常会无意中吸收训练数据中固有的社会偏差（例如，基于性别或种族的偏见），导致对特定群体产生系统性的不利影响。对抗性去偏见（Adversarial Debias...

2026-01-26andy阅读(58)评论(0)

如何理解Elasticsearch的位图索引与Roaring Bitmap过滤加速机制 在Elasticsearch（ES）中，查询性能的优化是核心挑战之一。尤其是在处理过滤（filtering）操作时，我们期望性能能够达到毫秒级。ES实现...

2026-01-26andy阅读(46)评论(0)

引言：AI系统中的公平性挑战 在AI模型部署中，模型公平性（Fairness）是基础设施工程师和数据科学家必须解决的核心问题之一。如果训练数据包含人口统计学偏见（例如性别、种族、年龄的不均衡代表或历史歧视），模型将固化甚至放大这种偏见，导致...

2026-01-26andy阅读(59)评论(0)

Faiss 乘积量化 (PQ) 算法详解：从向量压缩原理到实战应用 在大规模向量搜索场景中，内存和带宽往往成为性能瓶颈。Faiss 提供的乘积量化（Product Quantization, PQ）算法是解决这一问题的核心技术之一。PQ 算...

2026-01-26andy阅读(75)评论(0)

在构建和部署AI模型的过程中，评估模型的性能（如准确率、召回率）是标准流程。然而，模型在不同人群子集（如基于性别、种族、年龄）上的表现可能存在显著差异，这便是“公平性偏差”。Fairlearn是一个强大的开源工具包，专门用于评估和缓解机器学...

2026-01-25andy阅读(44)评论(0)

引言：为什么需要FST？ 在搜索引擎技术中，词典（Term Dictionary）是核心组件，它存储了索引中出现过的所有唯一词汇。传统的词典实现，如简单的哈希表（HashMap）或基础的前缀树（Trie），虽然查找速度快，但存在严重的内存浪...