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在大规模无标签数据泛滥的时代，自监督学习（Self‑Supervised Learning, SSL）作为一种高效利用无标签数据提升模型泛化能力的关键技术，已经成为计算机视觉、自然语言处理乃至多模态学

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最近这两天，如果你打开苹果App Store的付费榜，会看到一个极其刺眼、甚至有些“晦气”的名字——「死了么」。估值千万的“死了么”告诉我们：AI时代，创意比技术更值钱！

在汽车制造厂的最终检测线旁，一沓沓纸质车辆合格证正等待着被录入系统。这些看似普通的文件，却是车辆出厂、销售、注册、上路的法定“身份证”，承载着车辆识别代号（VIN）、发动机号、排放标准、生产日期等数十

前情回顾 在前四篇中，我们经历了： 初学乍练：从 Hello World 到能跑就行 小有所成：从能跑就行到知其所以然 融会贯通：从写好代码到架构设计 登峰造极：从技术骨干到技术专家 当你开始在行业层

对整篇论文做一次深度校对 如果你论文都写完、准备投稿了，一定要做一轮“完整校对”。但很多科研同仁其实搞不清：校对到底在校什么？每个部分该盯哪些细节？ 说白了，校对绝不只是抓错别字，还得一起把逻辑、规范

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写论文对于许多学生来说，依旧是一个既漫长又充满挑战的旅程。从选题到答辩，每一个步骤都可能遇到困难。随着 AI 技术的发展，多款针对论文写作的工具逐步被推向前台，为学术研究者提供了诸多便利。本篇文章将评

Claude Code 2.1系列发布了。 1096个commits，这次更新不小。 如果你还不知道Claude Code是什么——它是Anthropic官方出的AI编程工具，直接在终端里跟Claud

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