人工智能和大数据

2025-12-23andy阅读(213)评论(0)

如何高效实现向量检索配合布尔过滤，避免全表扫描的性能陷阱 在构建RAG（检索增强生成）或推荐系统时，我们经常需要结合语义相似度（向量检索）和精确条件（布尔过滤，如category=’electronics’或pric...

2025-12-23andy阅读(171)评论(0)

AI生成模型，特别是生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs），在部署为服务时面临独特的安全挑战。由于这些模型内部可能存在对训练数据点的过度拟合（Memorization），攻击者可以利用模型输出来进行数据提取（Data Extra...

2025-12-23andy阅读(136)评论(0)

许多AI开发者在训练模型时偏爱 PyTorch 的灵活性和易用性。针对用户提出的“特斯拉使用 PyTorch 还是 TensorFlow”的问题，虽然早期特斯拉Autopilot使用了基于 C++/CUDA 的定制化基础设施，但目前业界普遍...

2025-12-23andy阅读(214)评论(0)

在部署面向医学影像（如CT、MRI）的AI模型时，输入数据的安全性和格式规范性是至关重要的环节。不规范的DICOM文件可能导致模型推理失败，而未处理的敏感信息（PII）则会引发严重的数据合规（如HIPAA/GDPR）风险。 本文将聚焦于如何...

2025-12-22andy阅读(146)评论(0)

PyTorch在研究界和产业界快速超越TensorFlow，其核心原因并非仅仅是API的友好性，而是在AI基础设施层面，它完美解决了“开发态”和“生产态”的效率冲突。PyTorch的Eager Execution（即时执行）模式提供了极高的...

2025-12-22andy阅读(219)评论(0)

在机器学习的社区和代码库中，你经常会看到一个神秘的数字被用作随机种子（Random Seed）：42。这个数字的文化起源是科幻小说《银河系漫游指南》中“生命、宇宙以及一切的终极答案”。然而，在AI基础设施和模型部署的工程实践中，42的使用绝...

2025-12-22andy阅读(116)评论(0)

在AI模型开发过程中，原型验证和向潜在用户或合作者展示模型成果至关重要。然而，专业的模型部署服务往往涉及高昂的云资源费用。对于预算有限的个人开发者或演示项目，寻找免费且功能强大的托管方案是首要任务。 本文将聚焦于Hugging Face S...

2025-12-22andy阅读(234)评论(0)

深入理解机器学习的“10倍法则”与部署优化 在机器学习工程领域，有一个广为人知的“10倍法则”（The 10x Rule）：即如果训练一个模型需要X的工程时间，那么将其投入到健壮、可扩展的生产环境中，通常需要10X的时间和精力。这个10倍的...

2025-12-22andy阅读(155)评论(0)

TensorFlow Serving (TFS) 是Google开发的一款高性能、灵活的系统，专门用于将机器学习模型（尤其是TensorFlow模型）投入生产环境。它解决了模型版本管理、高并发请求处理和硬件加速等关键部署问题。 本文将聚焦如...

2025-12-22andy阅读(175)评论(0)

AI模型在恶意软件检测领域展现出强大的能力，但它们天生容易受到对抗样本（Adversarial Examples）的攻击。攻击者可以通过对恶意文件（如PE文件）进行微小、人类不可察觉的字节级修改，使其成功逃避最先进的深度学习分类器的检测。本...