关于tokens压缩的论文阅读
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论文阅读 TokenSkip: Controllable Chain-of-Thought Compression in LLMs 提出TokenSkip方法，针对大语言模型（LLMs）中思维链（CoT）推理存在的长序列导致推理延迟高的问题，基于 CoT tokens 语义重要性差异的核心洞察，通过修剪低重要性 tokens 并微调模型，实现可控的…
某种提取关联的方案汇报
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环境3090（24g）*2 模型qwen1.5-14b-chat 参数 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /root/models/qwen1.5-14b-chat --tensor-parallel-size 2 #双卡并行 --trust-remote-code --hos…
论文解读（ai提取）
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1. 一段话总结 为解决现有Video LLM仅能对视频进行粗略描述、无法捕捉特定事件精确时间边界的问题，清华大学团队提出VTimeLLM——首个具备边界感知能力的Video LLM，其通过边界感知三阶段训练策略（第一阶段利用图像-文本对实现特征对齐，第二阶段借助多事件视频提升时间边界感知，第三阶段通过高质量视频指令微调对齐人类意图），在时间视频定…
多船舶关系挖掘调研汇报（基于两篇论文）
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一、调研方向聚焦 本次调研围绕“多船舶关系挖掘”核心方向，重点分析两篇论文在提取多个个体or群体的潜在关联的技术思路。 二、论文1：STMGF-Net_A_Spatiotemporal_Multi-Graph_Fusion_Network_for_Vessel_Trajectory_Forecasting_in_Intelligent_Mariti…
从大规模轨迹或行为数据中发现潜在规则关系的调研汇报
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一、研究方向历史发展调研 从大规模轨迹或行为数据中发现潜在规则关系，是随着数据采集技术、计算能力以及相关理论的发展而逐步演进的，其历史发展大致可分为以下几个阶段： （一）初步探索阶段（20 世纪 90 年代 - 21 世纪初） 在这一阶段，数据采集手段相对有限，大规模轨迹和行为数据的获取难度较大，相关研究主要集中在小规模数据的简单分析上。此阶段的核…
长时序离散数据下目标群关联更新
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输入：多目标轨迹信息+关联约束（知识、规则、语义等），输出：目标群组划分与目标间关系图 思路： 1.数据预处理与特征提取：用生成式模型（如 Diffusion）补全长时序离散轨迹的缺失值，同时融入基础规则（如物理运动约束）生成 “完整轨迹伪数据”，增强特征鲁棒性；用层级时序模型（如 Hierarchical Transformer）提取多尺度群体特…
MCP与大模型与多智能体调度
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Day1 学习笔记：MCP 与多智能体调度基础 1. 核心概念 MCP（Model Context Protocol） 定义：一种统一协议，帮助大模型调用外部工具、API 和数据源。 作用： 提供 统一接口，不管是数据库还是 Web API，都能以相同方式被调用。 提供 安全隔离，模型不会直接访问系统，而是通过 MCP 代理。 提供 上下文管理，让…
SQL易错点整理
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学习,未分类

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关于NULL SQL 采用三值逻辑（TRUE、FALSE 和 UNKNOWN）。任何涉及 NULL 的比较或逻辑运算的结果都可能是 UNKNOWN，这可能会影响查询结果。 例如： 所以，要对null进行处理，需要使用is或者is not