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多模态模型是如何处理和理解图片的？
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AI
多模态
机器学习
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CLIP
视觉编码
从Vision Transformer到图文对齐，探索多模态模型背后的核心技术原理与实现方法，包括CLIP、SigLIP以及主流多模态大模型的视觉编码策略。
从配料表出发：便秘的猫应该怎么选主食
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猫咪健康
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猫粮推荐
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配料表分析
宠物营养
结合实际养猫经验，梳理适合便秘及肠胃敏感猫咪的主食猫粮和罐头选择标准，重点分析市售易消化、高膳食纤维产品的配料表和成分，帮助科学挑选有助于猫咪肠道健康的主食。
盘点开源的 DeepResearch 实现方案
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DeepResearch
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智能体
大模型应用
基于源码分析开源的 DeepResearch 实现，包括 Dify、LangChain、HuggingFace 和 Zilliz Cloud 等方案的工程架构、Agent 设计、提示词和核心流程。
浅谈 DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5 论文中的思维链 + 强化学习
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AI
LLM
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模型蒸馏
思维链
浅谈 DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5 两个模型在推理能力上的技术特点：DeepSeek 采用 GRPO 算法和模型蒸馏提升推理表现，Kimi 则探索长文本思维链和强化学习的结合方案。
使用 TiDB Vector 构建 LightRAG 知识库
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RAG
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工程实践
梳理了 LightRAG 之后，发现 LightRAG 对持久化支持的还不够多，缺少了最重要的 TiDB (不是)。故抽空贡献之，顺便写个软文。
从论文到源码：详解 RAG 算法
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RAG
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论文笔记
算法原理
本文旨在通过论文+源码的解读，探究 RAG 算法的架构设计和具体的代码实现。本文主要讨论了 GraphRAG、LightRAG 和 RAPTOR RAG，除此之外还提及了 Anthropic 提出的 Contextual Retrieval 上下文检索和 RAG 算法的评估方法。最后在实践中，建议还是根据知识库文档的规模来选择不同的方法。
云南之行——游在大理食在昆明
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十一和女友去了云南玩，梳理一些令人印象深刻的美食和风景。
浅入浅出 Rerank 模型
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论文笔记
随着 Transformer 架构的流行，目前很多 Embedding 和 Rerank 模型都逐渐基于这个架构。借此机会梳理一下研究的过程和历史，盘点一下目前几个知名的 Rerank 模型的组织和公司所采用的架构。最后回归正题浅谈目前 RAG 场景到底要不要用 Rerank。
一年同行：我的TiDB社区之旅
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随笔闲谈
加入 TiDB 社区快一年了，回顾一下这一年和 TiDB 有关的经历 👀