大海

SIMPLE THE COMPLEX

发表于 更新于 分类于 ， ， ， ， 本文字数： 1.1k 阅读时长 ≈ 4 分钟

整理网站发布过的论文调研，涉及多模态、模型训练、目标分类、目标检测、目标分割、图像检索、OCR、人脸检测/识别、模型蒸馏、模型剪枝、视频识别、细粒度分类、行人属性识别、视频压缩等领域。

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发表于 更新于 分类于 ， ， ， ， ， 本文字数： 3.2k 阅读时长 ≈ 12 分钟

距离上一次搭建Hexo/NexT博客网站已过去四年。虽然整体交互体验并未发生颠覆性的变化，但在交互细节与部署实现方面，确实持续进行了打磨与优化。这一次我打算使用最新版本（hexo 8.1.1 / NexT 8.26.0）重新构建我的博客网站，同时会结合更多的工具（Docker、Github Action/Pages、Gitea Actions/Nginx）来优化整个部署PIPELINE。

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发表于 更新于 分类于 ， ， ， ， ， 本文字数： 4.9k 阅读时长 ≈ 18 分钟

前几周我实现了第一版基于大语言模型（LLM）的博客文章分类与标签自动生成系统，初衷是借助 AI 的语义理解能力，解放双手、提升元数据的一致性与可维护性。然而，在实际运行一段时间并观察生成结果后，我发现这套方案虽然自动化了流程，但是没有真正实现智能化 — 最终得到的类别列表和标签体系既不能精准反映单篇文章的核心内容，也无法体现整个博客的技术定位与知识结构。

我试图用一个端到端的黑箱流程解决所有问题。而现实是，好的元数据体系需要清晰的顶层设计、细粒度的内容理解，以及人机协同的持续演进机制。我对整个流程进行了彻底重构，将原先的两个脚本拆解为四个职责明确、可独立验证的阶段，形成一套更稳健、更可控、也更贴合实际需求的四阶段自动化工作流。

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发表于 更新于 分类于 ， ， ， ， ， 本文字数： 2.1k 阅读时长 ≈ 7 分钟

最近在重构博客网站的时候，突然想到是不是可以借助大模型自动生成分类和标签。经过几轮尝试，对比不同的大模型使用方案，最终实现了结合人工审核与大模型能力的两阶段工程，这是最契合当前需求的方案。

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发表于 更新于 分类于 ， ， ， ， 本文字数： 11k 阅读时长 ≈ 38 分钟

距离上一次搭建Hexo/NexT博客网站已过去四年。虽然整体交互体验并未发生颠覆性的变化，但在交互细节与部署实现方面，确实持续进行了打磨与优化。这一次我打算使用最新版本（hexo 8.1.1 / NexT 8.26.0）重新构建我的博客网站，同时会结合更多的工具（Docker、Github Action/Pages、Gitea Actions/Nginx）来优化整个部署PIPELINE。

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发表于 更新于 分类于 ， ， ， ， 本文字数： 776 阅读时长 ≈ 3 分钟

《斗破苍穹》的药老，亦或是《棋魂》的藤原佐为，《凡人修仙传》的小绿瓶，《I, Robot》的机器人，都能够通过它们强大的信息/资源提取能力来帮助主人公成长。今天的大模型，或者基于大模型的算法工具，有没有类似的感觉！

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