跳到主要内容
SUN / 笔记

BLOG / 766 ARTICLES

技术笔记

计算机基础、AI、后端与客户端开发笔记

AI · 154 篇文章清除筛选
15 分钟
AI

强化学习笔记

强化学习(Reinforcement learning,RL)讨论的问题是一个**智能体(agent)** 怎么在一个复杂不确定的 环境(environment) 里面去极大化它能获得的奖励。通过感知所处环境的 状态(state) 对 动作(action) 的 反应(reward), 来指导更好的动作,从而获得最大的 收益(return),这被称为在交互中学

6 分钟
AI

上下文工程

上下文工程关注的不是“模型能装下多少 Token”,而是:在当前这一步,模型应该看到哪些信息,才能以最低噪声完成正确决策。

2 分钟
AI

ReAct系统提示词

你需要解决一个任务。为此,你需要将任务分解为多个步骤。对于每个步骤,首先使用 Thought: 思考要做什么,然后使用可用工具之一决定一个 Action:。接着,你将根据你的行动从环境/工具中收到一个 Observation:。持续这个思考和行动的过程,直到你有足够的信息来提供 FinalAnswer:。

13 分钟
AI

AI Coding 面试实战题

下面几道题是我从公开面经和牛客内容里整理出来的。练习时别背整段答案,至少要亲手跑一遍“澄清需求—拆任务—让 AI 实现—看代码—做测试”的过程,不然面试官追问两句就容易露馅。

11 分钟
AI

vllm 优化之 cuda_graph 详解

vllm 是 pythonic 的 llm 推理框架,在 cpu 进行 cuda kernel launch(启动)的 eager mode 时,其存在可较大的 kernel launch 开销,尤其是对于 batch较小/模型较小的情况,kernel 启动开销过大!由此,作者基于 torch 使用 cuda graph 来直接减少 kernel launc

10 分钟
AI

AI Coding 面试问答

这一部分来自公开面经和一些同学的反馈,开发、测开、Agent 开发都用得上。别把参考回答背成稿,先把思路说清,再换成你自己的项目细节。

9 分钟
AI

transformer论文解读

CNN 的的卷积核窗口大小有限,每次只能看比较短的部分序列,但是它的多通道机制被认为可以去识别多模式,transformer 论文参考这个机制,在 attention 的机制进一步引出了 Muti-Head Attention,来模拟卷积层的多输出通道效果。

14 分钟
AI

CUDA内核执行配置及线程索引计算

前面的内容我们知道可以为一个核函数配置多个线程(每个线程同一时刻只能处理一个数据),而这些线程的组织是通过内核调用函数的执行配置 <<<grid_size, block_size>> >来决定的,执行配置决定了如何划分并行任务。

页