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保持好奇,持续探索技术

我始终对技术保持好奇,喜欢理解新概念、拆解问题,并把知识落实到实践中。这里记录我在计算机视觉、多模态与生成式 AI 方向上的学习、思考和实验,也记录自己不断理解、积累与向前的过程。

研究方向

计算机视觉与多模态学习

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模型、工具与工程实践笔记

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AI 与深度学习

从 AE、变分推断和重参数化理解 VAE,结合原始论文梳理 MNIST/Frey Face 实验、概率架构、ELBO 损失与训练策略。

#60#VAE#自编码器#生成模型#变分推断

AI 与深度学习

左侧英文原文,右侧中文译文,逐段对照阅读 Qwen-VL 的模型架构、三阶段训练、实验与附录,保留原图并直链文内引用。

#59#Qwen-VL#多模态#视觉语言模型#论文阅读

AI 与深度学习

从速度场、不可压缩条件和非线性放大出发,理解 OpenAI 公开的受迫三维 Navier–Stokes 有限时间奇点构造,以及它对数学和工程意味着什么。

#46#Navier–Stokes#流体力学#AI for Science#偏微分方程