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10/16/2026 · Friday

Daily AI picks

Frontiers, tools, and industry notes — today’s AI reading in one place.

Few-Shot-in-Context

Few-Shot-in-Context:不微调模型也能给AI注入专业知识

本文介绍一种轻量级的知识注入方法——Few-Shot-in-Context,通过在提示词里塞3-5个示例,让大模型无需修改参数就能掌握时效性政策、冷门专业标准等新知识。文章拆解了技术原理,总结了覆盖核心维度、格式一致、数量平衡等五条设计原则,并给出医疗、金融、编程、教育、法律五个行业的完整实战案例,最后针对模型复述示例、忽略边界条件等常见问题提供了解决方案。

转专业

一名AI算法工程师的2025:从转专业到万粉博主的成长实录

本文记录了一位果壳大学研一学生从经管学院转专业到计算机、从零基础到AI算法工程师的完整历程。涵盖大一大二补修课程的挣扎、大三在实验室睡地板跑模型的经历、第一篇CCF论文被录用的突破,以及对机器学习本质、多模态融合、混合模型等技术的思考。同时分享了如何在科研高压下保持运动习惯、处理亲密关系,以及通过CSDN博客建立技术影响力的真实经验。

Transformer

用Transformer生成音乐:把钢琴曲变成事件序列来预测

本文介绍了一种基于Transformer的音乐生成方法。不同于MuseGAN把音乐当作图像处理,这里将MIDI文件转换成音符开始、结束、时间偏移和力度等事件序列,用类似GPT的仅解码器模型预测下一个事件。文章详细讲解了音乐分词、模型架构和训练流程,并说明如何通过温度参数控制生成结果的新颖程度。

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