Go语言技术文章
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- Kubernetes AI 推理平台从实验走向生产的组织变化
- CNCF 数据显示 Kubernetes 已广泛进入 AI 推理，但高频模型交付仍有限。本文分析从实验到生产时，平台团队、AI 团队、SRE、治理与成本角色需要发生的组织变化。
- 科技周边 · 业界新闻 | 2星期前 | 345浏览 收藏
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- OpenAI DevDay 2026 公布了哪些开发者活动信息
- OpenAI DevDay 2026 的开发者信息集中在 GPT-6.1 Sol、Agents API、托管沙箱、computer use、Codex 工具和 DevDay Exchange，本文按可用状态与工程影响整理重点。
- 科技周边 · 业界新闻 | 1星期前 | 人工智能 · openai · OpenAI Codex DevDay 2026 Agents API 343浏览 收藏
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- Keras 自定义 train_step 怎么让正则损失继续参与梯度
- 自定义 Keras train_step 时，正则损失可能被遗漏。本文说明如何在前向传播后读取 self.losses，与任务损失合并为 total_loss，并让梯度、fit 指标和 sample_weight 处理保持一致。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | 343浏览 收藏
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- 浏览器 View Transition 跨文档能力为何值得关注
- 跨文档 View Transition 让传统多页站点也能在同源导航时获得连续的页面切换效果。本文用一个列表页到详情页的小项目说明最小 CSS 配置、命名元素、事件定制与降级边界。
- 科技周边 · 业界新闻 | 2天前 | 338浏览 收藏
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- Datasets streaming 读取大语料的迭代方式
- Hugging Face Datasets 的 streaming 模式会返回 IterableDataset，按迭代按需读取远程或本地分片。本文给出变换、缓冲区打乱、多 worker、训练轮次和检查点恢复的生产写法。
- 科技周边 · 人工智能 | 2星期前 | python · 人工智能 · 数据迭代 Hugging Face Datasets streaming IterableDataset 大语料 337浏览 收藏
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- Keras mixed_float16 训练出现 NaN 怎么区分 loss scale 和输入范围
- Keras mixed_float16 训练出现 NaN 时，先用 float32 建立对照，再检查输入有限性、数值范围、前向损失和梯度，区分数据问题、低精度敏感计算与 loss scale 问题。本文给出最小排查代码和迁移修复顺序。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | 人工智能 · Keras NaN mixed_float16 mixed precision loss scale 输入范围 dtype policy 337浏览 收藏
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- 容器镜像多架构发布如何校验 manifest list 与运行节点匹配
- 从 OCI image index 的平台字段、运行节点架构和最终 digest 三个层面，建立容器镜像多架构发布的匹配校验清单，并说明架构匹配后的兼容性边界。
- 科技周边 · 业界新闻 | 3星期前 | 容器 · 容器镜像多架构 manifest list OCI image index 运行节点架构 digest校验 334浏览 收藏
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- Hugging Face Catalog API 怎么创建推理端点
- 讲清 Hugging Face Catalog API 的模型与配方关系，并用 huggingface_hub 完成目录筛选、精确创建、状态等待和成本控制。
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 333浏览 收藏
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- Transformers分词偏移怎样映射回原始文本片段
- 使用 Transformers Fast tokenizer 的 offset_mapping 把 token 位置还原为原始文本片段，并处理特殊 token、批量溢出、成对输入与预分词边界。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | python · 人工智能 · Transformers offset_mapping 原始文本 Fast tokenizer 文本偏移 330浏览 收藏
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- Tokenizers offset mapping 怎么映射回原始文本位置
- Tokenizers 的 offset mapping 本质是 token 到原始文本的半开字符区间。本文用 Fast Tokenizer 说明 return_offsets_mapping、特殊 token、空白、规范化和溢出窗口的定位方法。
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 人工智能 · Tokenizers offset_mapping 原始文本 328浏览 收藏
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