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MiniMind 学习笔记之 21 训练细节:数据、分词器、断点续训2026/10/13
一、数据清洗:从原始文本到训练数据 1.1 为什么要清洗 预训练数据的质量,直接决定模型的知识储备。原始数据里混杂着乱码、重复内容、低质量文本。这些东西不清理掉,模型学到的就是这些噪音。 MiniMi
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Agent Harness 从用到会造:把工具接上,只是开始负责2026/10/13
现在有一条现成的路:把工具做成 MCP server,客户端把工具清单递给模型,模型提出调用,客户端把调用发回 server。传输怎么走、工具叫什么名字、参数怎么序列化、返回怎么塞回上下文——这一整段
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企业级RAG 的胜负手不在「召回」,在「排得准」:开源Harness平台BizBuddy 检索增强实录2026/10/13
企业知识库 RAG 做完第一版,几乎都会遇到同一个尴尬:明明都召回了,模型偏偏用了第二、第三条,第一条反而不是答案。
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多股票 K 线如何用 Pandas 对齐?从收益率计算到横截面分析2026/10/13
摘要 Pandas 能够方便地处理多只股票的历史行情,但不同股票可能存在停牌、上市时间不同、数据缺失和交易日历差异。如果简单使用 pivot()、merge() 或 concat(),可能造成样本错位
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Python 批量获取股票行情后,如何用 Pandas 统一字段、索引和数据类型?2026/10/13
摘要 在 Python 量化开发中,股票行情可能来自不同接口、不同市场或不同历史任务。即使数据都能成功获取,字段命名、日期类型和缺失值处理方式仍可能存在差异。本文以 Pandas 为核心,介绍如何把多
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重试是解药还是毒药?聊聊幂等性2026/10/13
分布式系统里有一句被说烂了的话:"失败就重试"。但真正踩过坑的人知道,重试本身才是很多事故的制造者——它会把一次偶发失败,放大成一次数据事故。 这篇文章只讲一件事:什么时候可以重试,什么时候重试等于自
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JSONL 日志的三个隐形坑:BOM、半行、和按字节轮转2026/10/13
JSONL(每行一个 JSON)是做日志的省事选择:追加写、流式读、不用把整个文件读进内存。但它有三个坑,平时不疼,出事时正好是你最需要日志的时候。 坑一:BOM 和半行,让"读日志"这件事先崩掉 用
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花了几百万买的 AI 系统,为什么最后全成了花瓶?2026/10/13
很多企业买 AI 都有过这种尴尬经历: 这通常不是技术不行,而是你从第一天就把“验收标准”搞错了。 一、为什么拿验收“传统软件”的套路验 AI,必死无疑? 传统软件(比如财务软件、打卡系统)像买家具:
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AIcoding 移动端落地,我们算了一笔真实成本账2026/10/13
一个零售客户的项目:双端 App(iOS + Android)加小程序,传统估 12 人周。我们带着 Claude Code 和 Flutter 进场,7 人周交付
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AI 生成的视频怎么局部修改?2026 年分章生成 Manim 代码的最新做法2026/10/13
AI 生成的视频难改,多半是因为产物是一整条像素,哪里不对都只能重新抽一次。我们在极坐标⋅XYZ 的工作区里做长动画时换了个产物:AI 写的是 Manim 代码,一章一个文件,一句口播一段音频。这样「