While creators question AI's creative prowess, scholars forge ahead, ushering in the dawn of artificial intelligence.

本文提出了一种新的注意力模块——**EMAX（Enhanced Multi-scale Attention with eXpressive learning）**，在保持 EMA 高效性的同时，引入了动态分组、通道注意力、门控残差连接和全局注意力增强等创新设计，使其具备更强的表达能力和泛化能力。

探讨了语义引导扩散模型的设计与优化。概述了扩散模型的技术背景及其在图像生成、降噪等任务中的应用；分析了语义信息在深度学习生成模型中的作用机制，包括条件输入嵌入、交叉注意力、语义引导模块及上下文嵌入向量；讨论通用生成模型的设计原则、架构创新（如DiT、SLED、LEM）与优化策略，以及复杂语义关系建模能力的提升路径。

扩散模型的核心数学原理及其基本定义 扩散模型（Diffusion Models）作为一种新兴的生成模型，近年来在图像生成、医学影像处理以及其他多模态数据建模任务中取得了显著进展。其核心思想是通过逐步向数据添加噪声以破坏原始分布，然后训练一个神经网络...

A waterfall model Agent simulation implementation based on LLM Agent, where different roles are played by LLM Agent respectively, and tasks are divided according to the stages of the waterfall model.

一种基于LLM Agent的瀑布模型Agent模拟实现方案，通过LLM Agent分别扮演不同角色，并按照瀑布模型的阶段划分任务

服务器高级流量监控和限制脚本：实时监测网络流量，自动警告并采取行动该脚本利用vnstat工具对服务器的网络流量进行实时监控。一旦检测到流量超过预设阈值，脚本将发出警告或采取相应措施，以确保网络资源的合理分配和保护。用户可自定义网络接口、流量限制、警告阈值以及在达到限制时采取的行动方案。脚本提供三种运行方式：直接执行、后台运行或创建为系统服务。所有操作日志记录在/var/log/vnstat_monitor.log文件中，方便用户随时查看。停止脚本时需注意不同运行方式的操作方法，以避免意外中断服务。

为现有 Windows 服务开发跨平台桌面应用。调研涵盖 Electron、Tauri、Flutter、.NET MAUI 等跨平台框架，以及 WinUI 3、WPF 等 Windows 原生框架，并分析了 Qt 框架。 调研重点关注框架的成熟度、生态系统、性能表现、开发效率、以及与系统组件交互能力，例如界面截图、剪贴板操作、快捷键等。此外，还考虑了未来国产化需求，例如 Linux 支持和信创生态兼容性。 后续将根据项目具体需求，对选定框架进行更深入的技术评估和原型开发，以确定最终方案。

本文记录了一些自己常用的大模型提示词。

AI摘要：这篇文档介绍了 Transformer 模型的核心原理，旨在取代 RNN 用于序列处理。它阐述了 Transformer 如何利用自注意力机制克服 RNN 在长距离依赖和并行计算上的局限。文章详细拆解了其Encoder-Decoder架构，包括关键组件：词嵌入、位置编码（解决无序性问题）、多头注意力（核心，通过 QKV 计算上下文表示）、前馈网络以及残差连接与层归一化（稳定训练）。同时解释了 Encoder 层和 Decoder 层（含掩码机制）的构造，并提及了最终的线性输出层和 PyTorch 实现要点。