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以下是算法优化相关的文章

2025-11-14
使用 Dask 和 Scikit-learn 处理大型数据集
- 2025-11-14
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-14
预测新突破：结果惊人地接近现实测量值一组数学家开发出一种名为最大一致性线性预测器（MALP）的新方法，旨在使预测值与现实世界结果保持更紧密的一致性。该方法通过最大化一致性相关系数（CCC）来实现，在医学和健康数据测试中，它通常优于传统的误差最小化方法，有望重塑科学预测的可靠性。
- 2025-11-14
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-12
面向高风险模型的专家级特征工程：高级技术
- 2025-11-12
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-11
Python GIL终结的意义是什么？ Python的全局解释器锁（GIL）正在被逐步移除，这一变化不仅是技术性的，更具有深远的文化意义。GIL的终结将重塑Python的编写、扩展和思考方式。PEP 703标志着Python设计哲学的历史性转变，通过引入可选的无GIL构建，并重构CPython的内存模型，解决了长期以来Python在多核CPU上无法实现真正多线程的瓶颈。对于数据科学和AI应用而言，这意味着计算密集型任务的性能将实现线性扩展，推动Python在高性能计算领域发挥更大的潜力。
- 2025-11-11
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-11
关于大语言模型评估指标你需要了解的一切
- 2025-11-11
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-10
RenderFormer：神经网络如何重塑3D渲染本文深入探讨了RenderFormer，一种创新的神经网络方法，旨在革新3D渲染的效率和质量。研究人员利用Transformer架构优化了渲染过程，显著提高了3D内容生成的速度和细节表现，为未来的计算机图形学和虚拟现实开辟了新途径。
- 2025-11-10
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- AI创意设计
- AI基础/开发
2025-11-09
突破性光学处理器实现AI光速计算清华大学的研究人员开发出OFE²（光学特征提取引擎），这是一个利用光而非电脉冲处理数据的引擎，运行速度高达12.5 GHz。该技术通过集成衍射和数据准备模块，在AI任务中实现了前所未有的速度和效率，并在图像处理和高频交易中展示了更低的延迟和更高的准确性，推动了光学计算在真实世界高性能AI中的应用。
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2025-11-06
Magentic Marketplace：一个用于研究代理市场（Agentic Markets）的开源仿真环境本文隆重推出Magentic Marketplace，这是一个专为研究代理市场（Agentic Markets）而设计的开源仿真环境。该环境支持研究人员探索多智能体经济系统，理解市场动态，并设计更鲁棒的代理交互机制。它为评估和基准测试代理模型提供了必要的平台。
- 2025-11-06
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-05
字节跳动大规模招聘人形机器人相关人才，涉及多个技术岗位字节跳动正在高调布局人形机器人领域，近期发布了大量的相关职位招聘信息。此次招聘规模庞大，涵盖了机器人控制、感知、结构设计、嵌入式开发等多个核心技术岗位，显示出其深耕该赛道的决心。招聘岗位大多集中在北京、上海等地，要求具备扎实的算法和工程实践能力。字节跳动的加入预示着国内人形机器人赛道竞争将进一步加剧，尤其是在具备强大算力和算法基础的科技巨头入局后，行业或将迎来快速发展的新阶段。
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- AI行业应用
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2025-11-05
计算模型特征重要性的 10 个 Python 一行代码技巧
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- AI基础/开发
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2025-10-30
利用大语言模型嵌入的文本数据七大高级特征工程技巧
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- AI工具应用
2025-10-29
深度学习模型：为什么它们可以生成如此逼真的图像？深度学习模型，尤其是生成对抗网络（GANs）和扩散模型，正以前所未有的方式重塑数字艺术和内容创作领域。这些复杂的人工智能系统如何学习和模仿现实世界的视觉信息，从而生成高保真度的逼真图像，是当前技术研究的热点。通过学习海量数据集中的模式和结构，AI能够合成出令人信服的图像，极大地拓展了AI在创意产业中的应用潜力与边界。
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- AI创意设计
2025-10-26
使用大型语言模型（LLM）进行表格数据高级特征工程的五种技术
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2025-10-22
Pandas：用于复杂聚合的高级GroupBy技术
- 2025-10-22
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2025-10-21
利用故事集为语言模型创建虚拟角色：Anthology 方法介绍伯克利BAIR团队提出了“Anthology”方法，通过生成和利用包含丰富个人价值观和经历的自然主义背景故事，来引导大型语言模型（LLMs）生成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。该方法提高了LLMs模拟个体人类样本的保真度，在模拟公众舆论民意调查方面表现优异，有望为用户研究和社会科学领域带来成本效益高且更具伦理性的替代方案。
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2025-10-20
深度学习模型推理的硬件优化与能效挑战：Meta、Google 和 Intel 的新策略大型语言模型（LLM）的普及带来了巨大的能耗挑战。本文深度解析了Meta、Google和Intel在AI推理硬件优化和能效提升方面的前沿策略。了解Meta如何通过量化和定制化编译器提高效率，Google如何迭代TPU，以及Intel如何利用CPU和Gaudi加速器应对计算瓶颈。重点关注未来能效比的全面考量与软硬件协同发展趋势。
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2025-10-19
如何在不增加新GPU的情况下，通过优化精度、内存和数据流来加速模型训练的三个方法
- 2025-10-19
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2025-10-19
7 个 NumPy 技巧助您实现代码向量化
- 2025-10-19
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-10-19
使用PyTorch从零开始构建Transformer模型：10天迷你课程本10天迷你课程旨在揭示当前大型语言模型（LLM）如ChatGPT背后的Transformer架构原理。课程将带领开发者从零开始，使用PyTorch构建和训练一个小型化的Transformer模型，从而深入理解其工作机制，而非将其视为黑箱。内容涵盖数据准备、BPE分词器训练、位置编码、注意力机制（如GQA）、训练流程及模型使用。课程强调项目实践，适用于具备基础Python和PyTorch经验的开发者，是掌握现代LLM核心技术的绝佳入门指南。
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