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为什么不要小瞧「线性回归」?
在初涉数据科学领域时,我最常听见的一个建议是不要试图掌握整个机器学习体系(这个领域范围太广且日新月异,根本不可能全面掌握),而应专注于少数几个与数据从业者日常工作密切相关的模型 —— 例如决策树、支持
Apple AirTag 工作原理介绍
本文概述了 AirTag 的工作原理。如需深入了解,请参阅本页底部参考文献。从前,有一位名叫玛利亚的体育记者。她因工作需要经常乘飞机出差。但有一天,她在航班上弄丢了行李,却无法追踪到它。
【译】如果能熟练掌握这 7 个概念,说明你的 Python 水平还不错
你可能写过 Python 脚本、构建过 Python 项目,甚至还可能部署过 Python 应用程序。但真正的精通 Python 在于理解这门语言的高级机制。 让我们来剖析一下区分普通程序员与 Pyt
为什么这个简单的 Go 微服务比它应该消耗的内存多出 290MB?
我仍清晰记得 2019 年 7 月的那个凌晨 3 点,我们的生产服务器“着火”了 —— 当然不是物理意义上的,但在软件工程领域,毫无征兆的内存飙升同样令人心惊肉跳。当时我正盯着监控仪表盘,布满血丝的双
如何正确看待 AI 的推理能力?走出人类中心主义
作者 | Rafe Brena, Ph.D. 编译 | 岳扬 Image by the author using ChatGPT 近期,关于人工智能是否具备推理能力的讨论愈发白热化。近期发布的 Dee
从PPO到GRPO:算力减半的大模型推理能力训练革命
作者 | Greg Schoeninger 编译 | 岳扬 不久前,我们深入研究了 DeepSeek-R1 背后的技术原理(图解系列|DeepSeek-R1的出众推理能力因何而来?),但是没有详细介绍
后 DeepSeek R1 时代:从资本壁垒到技术普惠
作者 | Akash Bajwa 编译 | 岳扬 我们倾向于将人工智能的发展划分为两个截然不同的时代:2022 年 11 月 ChatGPT 发布前的"前 ChatGPT 时代"和其后的"后 Chat
如何高效地为「推理模型」编写最佳提示词?万字长文介绍
作者 | Agustinmantaras 编译 | 岳扬 OpenAI 的 O1 和 O3-mini 是两款先进的推理模型,与基础版 GPT-4(通常称为 GPT-4o)在提示词处理和答案生成方式上存
7B 开源模型性能超越 LLaVA,DeepSeek Janus Pro 论文详解
作者 | AI Papers Academy 编译 | 岳扬 01 导言 业界仍在消化 DeepSeek 最近发布的震撼 AI 界的 DeepSeek-R1,但 R1 发布短短数日后,这家公司又祭出了
为什么说JSON不一定是LLM结构化输出的最佳选择?
作者 | David Gilbertson 编译 | 岳扬 当要求大语言模型(LLM)输出结构化数据时,所采用的格式会对结果产生比较大的影响。本文对比了六种不同的格式,评估考察了它们的处理速度、tok
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