公开笔记 笔记

• WordPiece 算法：BERT 的分词之道 理解式模型 AI BERT WordPiece
  WordPiece 子词切分算法的原理与优势：切得比字大、比词小，兼顾已知词与未知词，并说明其在 BERT 分词器中的落地方式 - 2026-09-11
• BERT分类模型ONNX转RKNN全流程实录 理解式模型 AI BERT ONNX
  将Colab训练的bert-base-chinese分类模型转换为RKNN格式并部署到香橙派RK3588 NPU的完整流程，包含IsNaN算子兼容性问题的诊断与策略反转 - 2026-09-11
• 项目模型库：从 BERT 到 TTS 的全家福 LLMs AI 模型库 BERT
  梳理项目所用模型清单，说明每个语言模型都由权重、分词器与配置三部分组成，并列举从 BERT 到 TTS 各模型的用途与位置 - 2026-09-11
• BERT模型详解：从原理到小模型变体 理解式模型 AI BERT 预训练模型
  BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的原理、架构特点、与GPT/Qwen的对比，以及TinyBERT/MobileBERT等小模型变体在文本分类任务中的应用 - 2026-09-10
• 大模型评测基准与权威指标 LLMs AI 大模型 评测基准
  2026年主流大模型评测基准、权威排行榜与选型指南，涵盖Chatbot Arena、GPQA Diamond、SWE-bench、MMLU、AIME等核心指标 - 2026-09-10
• MOSS-TTS-Nano本地语音合成模型安装与部署 语音合成 AI 语音技术 TTS
  MOSS-TTS-Nano 0.1B参数开源TTS模型的Windows安装、ONNX加速推理与香橙派NPU部署全流程实录 - 2026-09-09
• 大语言模型工作原理：权重、层与推理过程 LLMs LLM 权重 参数
  用通俗语言解释大语言模型的核心概念：权重（参数）是什么、层是什么、推理时发生了什么。以 Qwen3.5-0.8B 的 config.json 为例，解读 layer_types 和 num_hidden_layers - 2026-09-09
• 开源模型到底开源了什么？ LLMs 开源模型 权重 参数
  当一个模型说'开源'时，它到底公开了什么？权重、配置、分词器、训练数据、训练代码？用 Qwen、Llama、DeepSeek 等实际例子拆解开源模型的'开放边界' - 2026-09-09
• 从精度认识大语言模型版本 模型量化 模型量化 精度 FP16
  同一个模型为什么有十几个版本？FP16/BF16/INT8/Q4_K_M/GPTQ/AWQ/GGUF... 教你从模型名称看出它的精度、大小和适用场景 - 2026-09-09
• 大语言模型量化技术速览 模型量化 模型量化 LLM llama.cpp
  量化即压缩：用数据类型、位宽、量化方案三个层次理解 q4/q8/FP8/BF16/NVFP4/W8A8 等名词，按 CPU/GPU/NPU 三大硬件生态分类梳理 - 2026-09-08
• 端侧NPU大模型部署方案全景 模型量化 NPU LLM 端侧部署
  梳理瑞芯微RKLLM之外的各厂商NPU大语言模型部署方案：算能LLM-TPU、爱芯元智Pulsar2、高通QNN、联发科NeuroPilot、苹果Core ML、Intel OpenVINO及跨平台的ONNX Runtime - 2026-09-08
• 端侧小模型身份保持：指令遵循失效问题与解决方案 LLMs 端侧AI 小模型 指令遵循
  Qwen3.5-0.8B 等小参数模型在角色设定场景下暴露底层身份的实战分析与三管齐下解决策略 - 2026-09-07
• YOLO 数据集配置文件（.yaml）详解 Yolo 目标检测 YOLO 数据集
  详解 yolo 命令中 data=xxx.yaml 数据集配置文件的字段含义、ultralytics 内置的 42 个配置文件、COCO 80 个类别完整对照表，以及"不同版本模型类别是否相同"的说明。 - 2026-08-31
• 模型文件（pt/pth）说明与备份指南 Yolo 模型文件 PyTorch 备份
  讲解 PyTorch 模型文件 pt/pth 的本质、与编译程序的区别、作为备份的价值边界，以及重新训练/改进模型时真正需要备份的"最小完整集合"（数据+参数+权重）。 - 2026-08-31
• YOLO 多任务体验 Yolo YOLO 实验 目标检测
  同一张图跑遍 YOLO 的 5 类任务（detect/classify/segment/pose/obb），直观对比"框、标签、掩码、关键点、旋转框"五种输出形态，含完整命令、速度与结论；文末附后续计划（视频/摄像头实时检测、潮间带分割 Demo）。 - 2026-08-31
• 海岸线识别与海面分割 Yolo 目标检测 图像分割 OpenCV
  海边场景识别的完整实践：为什么 YOLO 检测框不适合海岸线、传统方法（KMeans 聚类）实现海面分割与海岸线/天际线提取的 Demo 全流程与结果解读，以及升级到深度学习分割的路线。 - 2026-08-31
• AI 视觉算法总览（任务类型与选型） 视觉算法 视觉算法 图像分类 目标检测
  AI 视觉算法的入门总览：五大任务类型（分类/检测/分割/实例分割/全景分割）及其代表算法、YOLO 多任务家族、按需求三步选型法，并结合海边/潮间带场景给出落地选型建议。 - 2026-08-31
• 常用目标检测数据集与图片库清单 Dataset 目标检测 数据集 YOLO
  目标检测常用标准数据集、特定场景数据集与单张经典测试图的清单及官方网址，供 YOLO 模型基准测试选图参考；所有网址均为可点击链接。 - 2026-08-28
• YOLO 训练流程（COCO128 入门实战） Dataset 目标检测 YOLO 训练
  从下载 COCO128 数据到跑通 yolo train 的完整实战记录，含命令逐参数解析、训练日志解读与结果文件说明。 - 2026-08-28
• YOLO商用许可 Yolo 目标检测 YOLO 开源许可证
  YOLO各版本许可证全解析：AGPL-3.0 / Apache-2.0 / GPL-3.0 / 专有许可的商用边界、常见误区与合规选型建议 - 2026-08-27