1.反轉(zhuǎn)鏈表/*** Definition for singly-linked list.* struct ListNode {* int val;* ListNode *next;* ListNode() : val(0), next(nullptr) {}* ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}* ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {}*…

Linly-Talker 能否接入 Dialogflow 實(shí)現(xiàn)多輪對(duì)話邏輯？ 在虛擬客服、數(shù)字員工等實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，用戶不會(huì)只問(wèn)一句“你好”，然后滿意地離開。他們更可能說(shuō)：“我想預(yù)約下周二的心理咨詢……對(duì)，下午三點(diǎn)左右……需要帶什么…

Linly-Talker在汽車配置講解中的三維空間聯(lián)動(dòng)設(shè)想 在高端汽車展廳里，一位客戶駐足于一輛全新SUV前，隨口問(wèn)道：“這車的空氣懸掛能調(diào)多高？”話音剛落，站在屏幕旁的虛擬講解員微微點(diǎn)頭，聲音沉穩(wěn)地回應(yīng)&#xf…

后訓(xùn)練 Post-Training 主要有兩種范式：SFT和RLPre-training (預(yù)訓(xùn)練) 通過(guò)海量無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Next Token Prediction），讓模型習(xí)得語(yǔ)言語(yǔ)法與通用知識(shí)。SFT (監(jiān)督微調(diào))：實(shí)現(xiàn)指令對(duì)齊 通過(guò)高質(zhì)量問(wèn)答對(duì)進(jìn)行…

?? 學(xué)習(xí)目標(biāo) 徹底掌握 Transformer 的每一個(gè)組件細(xì)節(jié)，理解從 Standard Attention 到現(xiàn)代 LLM（如 Llama, Deepseek）架構(gòu)的演進(jìn)原因，并能手寫核心算法代碼。 第一階段：輸入處理 (Input Representation) 1. 分詞 (…

Linly-Talker在高校招生宣傳中的個(gè)性化推送實(shí)驗(yàn)在每年高考季，高校招生辦的老師們總是面臨一個(gè)共同難題：如何用有限的人力，在短時(shí)間內(nèi)回應(yīng)成千上萬(wàn)考生和家長(zhǎng)五花八門的問(wèn)題？“我這個(gè)分?jǐn)?shù)能報(bào)你們學(xué)校嗎？”“電氣工程?！?

在節(jié)奏飛快的上海，科技創(chuàng)新浪潮無(wú)處不在。無(wú)論是參與行業(yè)會(huì)議，還是與不同領(lǐng)域的朋友交流，“人工智能”總是一個(gè)繞不開的話題。作為一名非技術(shù)出身的職場(chǎng)人，我曾長(zhǎng)期覺(jué)得AI是專屬于工程師的領(lǐng)域，直到我開始了解并參與了…

GitHub 主頁(yè) 在我 40 年的軟件開發(fā)歷程中，連接管理一直是最容易被忽視卻最關(guān)鍵的性能因素。最近的一次高并發(fā)項(xiàng)目讓我深刻認(rèn)識(shí)到，連接管理的優(yōu)化能帶來(lái)數(shù)量級(jí)的性能提升。這次經(jīng)歷徹底改變了我對(duì) Web 框架性能的認(rèn)知。 那是在一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)項(xiàng)目…