Tue Jun 11

今天突然想写一些比较虚的东西。想结合人类的决策因素来讲讲我对人工智能的理解。人来“决策”每个人在生活中要面临各种各样的决策/判定，那么一个问题是我比较好奇的，我们平时决策的时候究竟有哪些因素影响我们，能让我们在漫漫人生长河中能做出来相对正确的决策到底是因为什么呢？如果能搞清楚，是不是就能推导出模型学习的过程到底在做什么呢？这个就是今天咱们要聊的核心话题。如果让你来给出一个事情的观点，你觉得需要

Fri Feb 3

做事的三重境界

今天突然思考一个问题，工作中我们面对各式各样的事情，然后工作的几年时间里也完成了很多事情，那么回头去看这些事情我们究竟做的怎么样呢？就像算法的工作，经常听到同学们讲目前的现状和未来的规划，然后也能发现目前的问题，那如何看待这个问题是否做的好呢？接下来想把自己的一点感悟记录下来。做出来所谓的做出来就是我们面对一个事情的最初反应，交给你一个任务你怎么尽快的做出来一个版本交差，然后心安理得的领到月

Sat Jan 28

系统分类--模型选型

终于有时间思考更加宏观的东西啦，你说面对的系统或者问题有几类？你是否都是指望把所有的数据train到一个模型里，然后收工回家？接下来尝试总结一些系统的类型，纯手工制作。观察型系统这类任务是非常普遍的，最简单的进销存类的预测任务。通过观察销量的变化，从而准备充足的货量，既不让产品过剩也不让产品脱销。这里一定要强调一下，这是一个观察型的任务，本身我备货多与少不影响需求的变化，预测需求仅仅是为

Mon Nov 14

漫谈之O2O配送业务

今天心血来潮突然想写点紧靠业务的文章，做了几年的配送业务，一直没有十分概括的看目前的工作，似乎今天突然想清楚啦。并不是业务上有多么的精进，而是真的把这个业务能够与现实的生活关联起来，开窍的前兆啦。找了好久终于找到一个像样的图片啦（如图1）。整个配送业务就是一个大的蓄水池系统。配送的最大目标就是让这个系统不要崩坏，尽可能的稳定和高效的运行。所以就有几个系统需要维持整个配送蓄水池的健康运行（不溢出

Thu Apr 16

人工智能大模型

从大模型看算法工作

当前这个时间点，我们似乎正在经历异常技术平权的革命，因为大模型的出现，让原来很多需要花费很多精力的工作变得毫无意义（这里就不便举例子），也让我由此感慨一下，接下来主要看看我们在算法这个方向是如何看待算法工作与大模型的关系。

Wed Mar 25

人工智能大模型

大模型预训练--DeepSeekV3核心优化详解(二)

MOE结构MOE结构是DeepSeek比较大的创新，不管是从模型性能上，还是计算性能上，都是非常好的设计。这一个部分其实替换掉传统的Transformer中的FFN的结构。我们来分开看当前的网络结构专家网络MOE结构中有多个专家网络，设计的预期是希望能够让多个专家能够各自负责不同领域的知识内容，完成任务的结构。门控网路门控专家是整个网路的一个路由，这个路由是要识别不同问题需要找那些专家。这个部

Wed Mar 25

人工智能大模型

大模型预训练--DeepSeekV3核心优化详解(一)

胜多负少

Sun Mar 22

人工智能大模型

大模型应用--agent技术

今天我们来介绍大语言模型使用，Agent的构建和开发。基础知识Agent定义和核心机制Agent是一种通过感知环境（传感器）并主动与环境交互（执行器）的智能实体。LLM Agent通过结合大语言模型（LLM）与外部工具、内存和规划能力，突破传统LLM的对话局限，实现复杂任务拆解与执行。其核心是通过工具调用（如API、代码）弥补LLM在数学计算、事实检索等方面的短板，形成“指令－目标－决定－执行”的

Tue Sep 30

智能供应链

智能供应链(零)--供应链简介

供应链自从人类开始生产生活就已经开始存在啦，直到20世纪才被学者提出来，今天我们通过一个小的文章宏观介绍一些供应链的基础知识。供应链系统是一个整合系统，将商流、物流、信息流、资金流进行有机的结合，通过管理这些流程，实现一个高效运作的整体。商流：商流是指供应链中，商品和服务在供应链各个环节的流通交易过程。物流：物流是商品从生产地到消费地点的运输和仓储过程，包括物流、仓储、包装等活动。信息流：信息流是

Fri Jun 20

工程应用

python+pyspark+jupyter环境搭建

今天抽点时间讲讲环境的问题，对于算法工程师而言，开发环境往往都是最容易被轻视，但是最容易被拖后腿的东西，这个文章主要讲讲如何依据spark环境搭建jupyter的算法开发环境。

Sun May 25

运筹规划

运筹规划（十六）--大规模问题优化

Dantizig-Wolfe分解算法本章继续介绍大规模优化问题的求解方式。

Sun May 25

运筹规划

运筹规划（十五）--大规模问题优化

本节我们就来讨论在运筹规划如何解决大规模的优化问题。一般会有以下一些方式，我分别进行理解。列生成和分值定价算法拉格朗日松弛算法Dantizig-Wolfe分解算法Benders分解算法。

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从大模型看算法工作

大模型预训练--DeepSeekV3核心优化详解(二)

大模型预训练--DeepSeekV3核心优化详解(一)

大模型应用--agent技术

智能供应链(零)--供应链简介

python+pyspark+jupyter环境搭建

运筹规划（十六）--大规模问题优化

运筹规划（十五）--大规模问题优化

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