在上一篇文章中，我为大家介绍了SAT如何通过神经网络驱动的智能分段技术，解决传统文本处理中的语义割裂问题。今天，我将继续与您探讨SAT如何与Pneuma系统融合，开创表格数据检索与表示的新范式。
搞RAG开发，一个被普遍忽视却又至关重要的痛点是：如何避免Token分块带来的语义割裂问题。SAT模型通过神经网络驱动的智能分段技术，巧妙解决了这一难题。它不是RAG的替代，而是RAG的强力前置增强层，通过确保每个文本块的语义完整性，显著降低下游生成的幻觉风险。
最近ContextGem很火。它既不是RAG也不是Agent，而是专注于"结构化提取"的框架，它像一个"文档理解层"，通过文档中心设计和神经网络技术(SAT)将非结构化文档转化为精确的结构化数据。它可作为RAG的前置处理器、Agent的感知模块，也可独立使用。
宇曜科技Matter-seek：用AI重构材料科学研发新范式。在高端制造领域，新材料研发的滞后性正成为制约产业升级的隐形瓶颈——光刻胶、航空发动机高温合金等核心材料长期依赖进口，单一材料研发周期动辄十年起步，失败率居高不下。宇曜（北京）科技有限公司推出的Matter-seek人工智能新材料研发平台，正试图用“数据引擎+层级神经网络”的技术组合，打破这一僵局。
Noprop：没有反向传播或前向传播，也能训练神经网络。
你是否注意过人类观察世界的独特方式？
LLM本质上是一个基于概率输出的神经网络模型。但这里的“概率”来自哪里？今天我们就来说说语言模型中一个重要的角色：Softmax函数。（相信我，本文真的只需要初等函数知识）
从一行行代码、注释中感受 AlexNet 的诞生，或许老代码中还藏着启发未来的「新」知识。
在深度学习的多个应用场景中，联合优化多个损失项是一个普遍的问题。典型的例子包括物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）、多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）和连续学习（Continual Learning, CL）。然而，不同损失项的梯度方向往往相互冲突，导致优化过程陷入局部最优甚至训练失败。
何恺明团队提出的去噪哈密顿网络（DHN），将哈密顿力学融入神经网络，突破传统局部时间步限制，还有独特去噪机制，在物理推理任务中表现卓越。
