- 摘要：很多重庆家长容易把孩子不爱结伴玩耍简单归为内向腼腆，但持续的社交回避、不懂轮流、看不懂他人表情，属于社交沟通能力发展短板。社交能力是可以分步拆解、循序渐进练习的技能，早期科学干预，能帮孩子建立同伴互动信心。本文梳理社交发展科普要点，给家长清晰的选择方向。一、分清：内向气质和社交发育短板“上幼儿园半年了，从来不主动找小朋友玩”“别人跟他说话，他要么不理，要么就躲开”“在游乐场，别的孩子打... 摘要：很多重庆家长容易把孩子不爱结伴玩耍简单归为内向腼腆，但持续的社交回避、不懂轮流、看不懂他人表情，属于社交沟通能力发展短板。社交能力是可以分步拆解、循序渐进练习的技能，早期科学干预，能帮孩子建立同伴互动信心。本文梳理社交发展科普要点，给家长清晰的选择方向。一、分清：内向气质和社交发育短板“上幼儿园半年了，从来不主动找小朋友玩”“别人跟他说话，他要么不理，要么就躲开”“在游乐场，别的孩子打...
- Immich v3.3.6 只做了一件事，关闭机器学习镜像里 onnxruntime 默认开启的遥测。本文说明默认值的来源与上报范围、修复的落点、可核查的判定命令与出站限制顺序，并归纳 v3.4.0-rc.2/rc.3 中与升级相关的变更。 Immich v3.3.6 只做了一件事，关闭机器学习镜像里 onnxruntime 默认开启的遥测。本文说明默认值的来源与上报范围、修复的落点、可核查的判定命令与出站限制顺序，并归纳 v3.4.0-rc.2/rc.3 中与升级相关的变更。
- 《强化学习与最优控制》第 4 章 · 策略空间近似值空间近似先学"好坏"再决策。策略空间近似直接学"怎么做"——参数化策略 μ~(x,r)\tilde{\mu}(x, r)μ~(x,r)，通过优化参数 rrr 来最小化期望费用。这是连续控制和随机策略的自然框架。 一、为什么需要策略空间近似？值空间近似的局限：局限原因策略空间近似如何解决连续控制空间无法枚举所有 uuu 做 argmin... 《强化学习与最优控制》第 4 章 · 策略空间近似值空间近似先学"好坏"再决策。策略空间近似直接学"怎么做"——参数化策略 μ~(x,r)\tilde{\mu}(x, r)μ~(x,r)，通过优化参数 rrr 来最小化期望费用。这是连续控制和随机策略的自然框架。 一、为什么需要策略空间近似？值空间近似的局限：局限原因策略空间近似如何解决连续控制空间无法枚举所有 uuu 做 argmin...
- 随着大语言模型的发展，模型竞争的重点正在从单纯扩大参数规模，逐渐转向模型架构、推理效率、长上下文处理以及复杂任务执行能力。 随着大语言模型的发展，模型竞争的重点正在从单纯扩大参数规模，逐渐转向模型架构、推理效率、长上下文处理以及复杂任务执行能力。
- 近日，Google 官方开发者博客发布重磅技术解读，正式向外界公开其训练 PaLM 与 Gemini 系列旗舰模型的秘密底座——Pathways 单控制器（Single-Controller）分布式系统。该能力现已在 Google Cloud 与开源生态（MaxText / JAX）全面落地。📌 核心一句话告别“一卡掉线、千机陪葬”！Google 颠覆了行业主流的多进程（Multi-Con... 近日，Google 官方开发者博客发布重磅技术解读，正式向外界公开其训练 PaLM 与 Gemini 系列旗舰模型的秘密底座——Pathways 单控制器（Single-Controller）分布式系统。该能力现已在 Google Cloud 与开源生态（MaxText / JAX）全面落地。📌 核心一句话告别“一卡掉线、千机陪葬”！Google 颠覆了行业主流的多进程（Multi-Con...
- 10 月 27 日，胡欣妍等人把一篇论文挂上 arXiv（arXiv:2610.37741），首次端到端证明：只污染预训练语料的千分之一，就能给命令行 Agent 植入一个远程代码执行后门，而且常规的对齐手段洗不掉它。一次端到端的演示研究团队从零预训练了三个 Qwen3 架构模型（0.6B、1.7B、4B），各跑 1000 亿 token，其中 0.1% 是精心设计的毒药文档。随后用完全干净... 10 月 27 日，胡欣妍等人把一篇论文挂上 arXiv（arXiv:2610.37741），首次端到端证明：只污染预训练语料的千分之一，就能给命令行 Agent 植入一个远程代码执行后门，而且常规的对齐手段洗不掉它。一次端到端的演示研究团队从零预训练了三个 Qwen3 架构模型（0.6B、1.7B、4B），各跑 1000 亿 token，其中 0.1% 是精心设计的毒药文档。随后用完全干净...
- 11 月 5 日，百度发布并开源基座模型文心 5.5 Flash Base，预训练终点的整套权重开放下载。这是继 DeepSeek V4 Flash Base、Hy3-preview-Base 之后，短期内第三个重量级开源底座模型。同一天，阿里云宣布完成对月之暗面 2.8 万亿参数开源模型的适配。开源竞赛的焦点，正在从"谁的聊天机器人更聪明"悄悄转向"谁的底座更值得接着长"。发生了什么文心 ... 11 月 5 日，百度发布并开源基座模型文心 5.5 Flash Base，预训练终点的整套权重开放下载。这是继 DeepSeek V4 Flash Base、Hy3-preview-Base 之后，短期内第三个重量级开源底座模型。同一天，阿里云宣布完成对月之暗面 2.8 万亿参数开源模型的适配。开源竞赛的焦点，正在从"谁的聊天机器人更聪明"悄悄转向"谁的底座更值得接着长"。发生了什么文心 ...
- 摘要GNSS驯服铷钟系统依靠GNSS 1PPS作为外部时间基准，通过PID控制环路持续修正铷原子钟的输出频率偏差，实现长期频率溯源。工程设计中普遍存在一个核心矛盾：PID环路带宽、积分时间常数直接决定驯服收敛速度与抑制老化漂移的能力，但带宽过宽会引入GNSS基准噪声，劣化铷钟本身优异的短期频率稳定度；带宽过窄则驯服响应迟缓，长稳漂移得不到有效抑制。本文从铷钟噪声模型、PID环路传递特性出发，... 摘要GNSS驯服铷钟系统依靠GNSS 1PPS作为外部时间基准，通过PID控制环路持续修正铷原子钟的输出频率偏差，实现长期频率溯源。工程设计中普遍存在一个核心矛盾：PID环路带宽、积分时间常数直接决定驯服收敛速度与抑制老化漂移的能力，但带宽过宽会引入GNSS基准噪声，劣化铷钟本身优异的短期频率稳定度；带宽过窄则驯服响应迟缓，长稳漂移得不到有效抑制。本文从铷钟噪声模型、PID环路传递特性出发，...
- Keras 3 架构解析（六）：训练控制与监控系统——从 Callback 生命周期到检查点与实验管理 引言在前五篇文章中，我们分别介绍了 Keras 3 的基础计算层、神经网络层、模型构建层、训练系统与数据处理系统。基础计算层通过 Keras Ops 与多后端架构提供统一的数值计算能力；神经网络层通过 Layer 抽象封装计算逻辑与内部状态；模型构建层通过 Model 将这些组件组织为完... Keras 3 架构解析（六）：训练控制与监控系统——从 Callback 生命周期到检查点与实验管理 引言在前五篇文章中，我们分别介绍了 Keras 3 的基础计算层、神经网络层、模型构建层、训练系统与数据处理系统。基础计算层通过 Keras Ops 与多后端架构提供统一的数值计算能力；神经网络层通过 Layer 抽象封装计算逻辑与内部状态；模型构建层通过 Model 将这些组件组织为完...
- 《强化学习与最优控制》第 5.4 节 · 投影方程方法TD(λ)、LSTD(λ)、LSPE(λ) 这些经典 RL 算法在 Bertsekas 的框架下有一个统一的数学根源：投影方程。理解了这个统一视角，就能看清各种 TD 变体的本质。 一、投影方程的数学设定 模拟方程值迭代 J=TJJ = TJJ=TJ 的不动点方程可以改写为：J=TJ+(J−TJ)=TJ+WJ = TJ + (J - TJ... 《强化学习与最优控制》第 5.4 节 · 投影方程方法TD(λ)、LSTD(λ)、LSPE(λ) 这些经典 RL 算法在 Bertsekas 的框架下有一个统一的数学根源：投影方程。理解了这个统一视角，就能看清各种 TD 变体的本质。 一、投影方程的数学设定 模拟方程值迭代 J=TJJ = TJJ=TJ 的不动点方程可以改写为：J=TJ+(J−TJ)=TJ+WJ = TJ + (J - TJ...
- 分布式追踪的生产成本主要由两部分构成：处理开销和存储成本。采样是维持追踪价值同时控制成本的自然手段，但头部采样和尾部采样解决的是不同的问题。头部采样在 trace 开始时就做决定，那时候你还不知道这条 trace 会不会出错、会不会很慢。尾部采样在稍后阶段有条件地做决定，让错误和慢事务这类高价值 trace 更有可能被保留。尾部采样的代价藏在一个容易被忽略的地方：它需要缓冲 100% 的入站... 分布式追踪的生产成本主要由两部分构成：处理开销和存储成本。采样是维持追踪价值同时控制成本的自然手段，但头部采样和尾部采样解决的是不同的问题。头部采样在 trace 开始时就做决定，那时候你还不知道这条 trace 会不会出错、会不会很慢。尾部采样在稍后阶段有条件地做决定，让错误和慢事务这类高价值 trace 更有可能被保留。尾部采样的代价藏在一个容易被忽略的地方：它需要缓冲 100% 的入站...
- 自动求解滑块验证码的完整实录：用 Pearson 相关系数加垂直约束定位缺口，按住滑块后单次带步进移动完成拖拽，校验以服务端返回体为准而非弹窗状态，附实测数据与避坑记录。 自动求解滑块验证码的完整实录：用 Pearson 相关系数加垂直约束定位缺口，按住滑块后单次带步进移动完成拖拽，校验以服务端返回体为准而非弹窗状态，附实测数据与避坑记录。
- Buoyant（Linkerd 背后的公司）本周开源 Kinference，一个位于 vLLM worker 前面的推理控制平面。一、定位Apache 2.0，Rust 编写，v0.1.0-alpha.7，通过 5 个 CRD 配置（GatewayBackend、InferencePolicy、InferencePool、InferenceProvider、InferenceWorkerSe... Buoyant（Linkerd 背后的公司）本周开源 Kinference，一个位于 vLLM worker 前面的推理控制平面。一、定位Apache 2.0，Rust 编写，v0.1.0-alpha.7，通过 5 个 CRD 配置（GatewayBackend、InferencePolicy、InferencePool、InferenceProvider、InferenceWorkerSe...
- 11 月 2 日，一篇来自杜克大学、字节跳动、马里兰大学和布法罗大学的论文登上 arXiv：Axion 1.0（arXiv:2611.03233）。它没有发布会，却在几天内成了开源社区讨论最多的话题——因为它用一套简单到近乎"简陋"的训练配方，让开源 Agent 模型在硬核科研推理基准上逼近了顶级闭源模型。发生了什么Axion 1.0 是面向科研型 Agent 的开源基础模型家族，有 35B... 11 月 2 日，一篇来自杜克大学、字节跳动、马里兰大学和布法罗大学的论文登上 arXiv：Axion 1.0（arXiv:2611.03233）。它没有发布会，却在几天内成了开源社区讨论最多的话题——因为它用一套简单到近乎"简陋"的训练配方，让开源 Agent 模型在硬核科研推理基准上逼近了顶级闭源模型。发生了什么Axion 1.0 是面向科研型 Agent 的开源基础模型家族，有 35B...
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