Skip to content
工程師時代
  • Home
  • facebook.com
  • twitter.com
  • t.me
  • instagram.com
  • youtube.com
Subscribe

NEWS

  • Home
  • NEWS
從歐幾里得到黎曼:CRPG 方法在凸優化的技術剖析
Posted inNEWS

從歐幾里得到黎曼:CRPG 方法在凸優化的技術剖析

深入剖析內在黎曼鄰近梯度方法(CRPG)在凸優化上的理論證明與實戰效能,並結合微服務與生成式 AI 應用,協助工程師快速落地與升級產線。
Posted by Ray 阿瑞 January 19, 2026
自適應混合下行NOMA-TDMA於可見光通訊網路之設計與優化
Posted inNEWS

自適應混合下行NOMA-TDMA於可見光通訊網路之設計與優化

本文由資深全端工程師角度,深入剖析Adaptive Hybrid NOMA-TDMA於可見光通訊網路之原理、SCA優化流程與模擬Benchmark結果,並提供實戰程式範例與部署建議。
Posted by Ray 阿瑞 January 19, 2026
JointTuner:外觀-動作自適應聯合訓練在客製化視頻生成的實踐
Posted inNEWS

JointTuner:外觀-動作自適應聯合訓練在客製化視頻生成的實踐

深入探討 JointTuner 框架如何透過 Synaptic LoRA 與 AiT Loss 實現外觀與動作的聯合優化,以及系統化 90 組合評估在語義對齊、動作活躍度與時間一致性上的實際提升成果。
Posted by Ray 阿瑞 January 19, 2026
利用群組相似性獎勵強化 RAG 系統資訊一致性
Posted inNEWS

利用群組相似性獎勵強化 RAG 系統資訊一致性

本文深入解析 RAG 系統資訊一致性挑戰,介紹 PS-GRPO 群組相似性獎勵與 Con-RAG 解決方案,並分享實測Benchmark與落地訓練策略。
Posted by Ray 阿瑞 January 19, 2026
結合模糊本體嵌入與視覺化查詢:FuzzyVis 在複雜本體探索的實踐
Posted inNEWS

結合模糊本體嵌入與視覺化查詢:FuzzyVis 在複雜本體探索的實踐

本文探討 FuzzyVis 如何結合模糊邏輯嵌入與可視化查詢介面,改善大型本體的探索與效能瓶頸,並分享實測數據與部署守則。
Posted by Ray 阿瑞 January 19, 2026
駕馭病理CoT:從專家行為到可解釋全片圖像診斷代理
Posted inNEWS

駕馭病理CoT:從專家行為到可解釋全片圖像診斷代理

本文解析Pathology-CoT行為監督框架與Pathologist-o3代理系統,展示如何將專家瀏覽行為轉化為可擴展的AI訓練資料,並透過Benchmark驗證超越SOTA性能,全方位提升病理診斷AI應用的可信度與可部署性。
Posted by Ray 阿瑞 January 19, 2026
Root Cause Analysis 研究:從過度簡化基準到真實失敗案例解析
Posted inNEWS

Root Cause Analysis 研究:從過度簡化基準到真實失敗案例解析

本文由資深全端工程師剖析 Root Cause Analysis 模型現狀,揭示過度簡化基準的盲點,並介紹全新真實失敗測試框架與 1,430 個案例,助您優化微服務故障排除效能。
Posted by Ray 阿瑞 January 19, 2026
Root Cause Analysis 研究:從過度簡化基準到真實失敗案例解析
Posted inNEWS

Root Cause Analysis 研究:從過度簡化基準到真實失敗案例解析

本文由資深全端工程師剖析 Root Cause Analysis 模型現狀,揭示過度簡化基準的盲點,並介紹全新真實失敗測試框架與 1,430 個案例,助您優化微服務故障排除效能。
Posted by Ray 阿瑞 January 19, 2026
Root Cause Analysis 研究:從過度簡化基準到真實失敗案例解析
Posted inNEWS

Root Cause Analysis 研究:從過度簡化基準到真實失敗案例解析

本文由資深全端工程師剖析 Root Cause Analysis 模型現狀,揭示過度簡化基準的盲點,並介紹全新真實失敗測試框架與 1,430 個案例,助您優化微服務故障排除效能。
Posted by Ray 阿瑞 January 19, 2026
Wave-PDE Nets:以可訓練波動方程層取代 Attention 的高效架構
Posted inNEWS

Wave-PDE Nets:以可訓練波動方程層取代 Attention 的高效架構

本文由資深全端工程師從架構設計、效能 Benchmark 與實務應用角度,深入剖析 Wave-PDE Nets。探討其 symplectic spectral solver、物理歸納偏差及實測 30% 加速、25% 記憶體優化成效,並提供白皮書與原始碼參考連結。
Posted by Ray 阿瑞 January 19, 2026

Posts pagination

1 2 3 … 33 Next page
最近期的貼文
  • SAP 與 Fresenius 合作打造醫療專屬主權 AI 平台 January 24, 2026
  • 企業如何在 AI 成本效益與數據主權間取得平衡? January 24, 2026
  • Plumery AI 推出標準化整合方案 助力銀行實現 AI 應用落地 January 24, 2026
  • 突破 AI 試點瓶頸:企業擴展生成式 AI 的實務策略 January 24, 2026
  • 零售業如何將對話式 AI 與分析技術貼近用戶需求 January 24, 2026

工程師時代
[email protected]

Copyright 2026 — 工程師時代. All rights reserved. Bloghash WordPress Theme
Scroll to Top