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[Paper] 使用小语言模型逆向工程机器学习流水线结构
背景：从源代码中提取构成机器学习（ML）流水线的阶段对于深入了解数据科学实践至关重要。
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我使用联邦学习评估了 50 万信用记录。以下是我的发现
为什么隐私在小规模下会破坏公平——以及协作如何在不共享单条记录的前提下同时解决这两个问题 这篇文章《我评估了五十万条信用记录》…
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为什么供应链是2026年数据科学家最好的领域（以及如何学习）
在Supply Chain工作了十年后的我的看法，说明为什么这里可以成为data scientists想要看到自己技能被重视的绝佳试验场。The post Why Supply C...
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[Paper] 从实验室到真实世界的应用：在仓库层面的 Agentic Code Reasoning 基准测试
随着大型语言模型（LLMs）演变为自主代理，评估仓库级别的推理以及在大规模环境中保持逻辑一致性的能力……
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[Paper] 重新思考用于时间序列预测的循环神经网络：一种强化循环编码器与面向预测的近端策略优化
时间序列预测在当代工程信息系统中发挥着关键作用，以支持各行业的决策，其中 Rec...
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磨快斧头：在 R 中执行 Principal Component Analysis (PCA) 用于现代机器学习
“给我六个小时砍倒一棵树，我会把前四个小时用来磨斧头。” — 亚伯拉罕·林肯 这句话在现代机器...
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[Paper] 本地梯度调节在客户端异质性下稳定联邦学习
联邦学习（FL）使得在分布式客户端之间进行协作模型训练而无需共享原始数据，但其稳定性从根本上受到挑战……
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我在尝试（并大多失败）理解 Attention Heads 时学到的东西
我最初的信念 在深入研究之前，我隐含地相信了几件事： - 如果一个 attention head 持续关注（attend）特定的 token，那么该 token 是……
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[Paper] 基于强化学习的模型用于使用多尺度 place fields 的映射与目标导向导航
在复杂且部分可观测的环境中实现自主导航仍然是机器人领域的核心挑战。已有若干仿生模型用于映射和导航……
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[Paper] 演化程序化技能网络
我们研究在开放式具身环境中持续技能获取，代理必须构建、完善并重用不断扩展的可执行技能库。
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KNN算法从头实现 - Python中的猫与狗图像分类（完整实验）
🧠 从零实现 KNN 算法 — 实际图像分类实验 我最近用 Python 从零构建了一个 K-Nearest Neighbors KNN 算法，用于执行猫...
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[Paper] 数字红皇后：Core War 中的对抗性程序进化与 LLMs
大型语言模型（LLMs）正日益被用于在许多领域中进化问题的解决方案，这一过程受到生物进化的启发。然而……