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对抗训练深度实战：从 Min-Max 鲁棒优化、PGD-AT 到 TRADES 与认证鲁棒性的工程全解

对抗训练深度实战：从 Min-Max 鲁棒优化、PGD-AT 到 TRADES 与认证鲁棒性的工程全解

一个在干净样本上 99% 准确率的卷积网络，只要被贴上肉眼不可见的对抗扰动，预测就会瞬间翻车——这是 2014 年 Goodfellow 等人揭示的"对抗样本"现象，也是深度学习从实验室走向安全敏感场景（自动驾驶、金融风控、医疗影像）时绕不开的一道坎。本文不重复"攻击与防御"的通览，而是聚焦**对抗训练（Adversarial Training, AT）这一把模型从被动防御转为主动免疫的核心工程方…
大语言模型 2026年10月08日
LoRA微调实战：从零实现参数高效微调

LoRA微调实战：从零实现参数高效微调

深入解析 LoRA（Low-Rank Adaptation）的数学原理与工程实践。涵盖核心直觉、架构设计、从零实现、训练流程、QLoRA量化微调、多任务管理、DoRA改进版，以及常见问题排查与调优指南。附完整 PyTorch 代码示例，帮助读者在消费级显卡上高效微调大语言模型。
模型微调 2026年10月16日
AI写作全能大师-金舟

AI写作全能大师-金舟

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大语言模型 2026年05月12日