· ai
WTF 是什么 Causal Machine Learning Engineering？
什么是 Causal Machine Learning Engineering？Causal Machine Learning Engineering 是一种构建机器学习模型的方法，使其能够理解因果关系……
-
- · ai
[Paper] 假设-然后验证：面向微服务的推测性根因分析与 Pathwise Parallelism
Microservice 系统已成为 cloud-native 企业应用的支柱，因为它们具备资源弹性、松耦合架构以及轻量…
- · ai
[论文] 基于Agentic Memory增强的递归推理用于微服务中的根因定位
随着当代微服务系统变得越来越流行且复杂——通常包含数百甚至数千个细粒度、相互依赖的子系统……
- · ai
解耦期望：掌握机器学习模型中的协方差漂移
停止指责数据：处理 Covariance Shift 的更好方法 作为使用机器学习模型的开发者，我们都经历过——盯着令人困惑的……
- · ai
当一轨变成四轨：AI Stem Splitting 让我重新拥有创作时间
我为视频创作音乐。不是排行榜冠军——只为 reels、教程以及偶尔的 client brief 提供诚实的 tracks。多年来，我的 workflow 一直既简单又缓慢：
- · ai
使用 AI 代理自动化机器学习
概述 在Kaggle上参加比赛时，你会很快注意到一个模式：Baseline——上传数据，运行CatBoost或LightGBM，得到约为 ½ 的基线指标。
- · ai
[论文] TAAF：协同知识图谱与LLMs的跟踪抽象与分析框架
Execution traces 是理解、调试和优化复杂软件系统的重要信息来源。然而，来自 OS kernels 或 …
- · ai
[Paper] 层次时间感受窗口与零样本时间尺度泛化在生物约束的尺度不变深度网络中
人类认知在嵌套的时间尺度上整合信息。虽然大脑皮层表现出层次化的Temporal Receptive Windows (TRWs)，但局部电路常常……
- · ai
数据分析师指南：掌握神经网络：分析师何时应使用深度学习
数据分析师指南：掌握神经网络——分析师何时应使用深度学习 作为数据分析师，你可能已经熟悉围绕神经网络的热议……
- · ai
[Paper] Chronicals：一种高性能框架，用于 LLM 微调，相比 Unsloth 提升 3.51 倍
大语言模型微调受内存瓶颈限制：一个 7B 参数模型需要 84GB——14GB 用于权重，14GB 用于梯度，56GB 用于 FP32 优化……
- · ai
🧠 LLMs 像5岁小孩一样解释
图书管理员类比 想象一位图书管理员，他：- 阅读了图书馆里的每一本书 - 记住了语言运作的模式 - 能够预测下一个词…
- · ai
[Paper] 首个可证明最优的异步 SGD 用于同质与异质数据
人工智能通过在海量数据集上使用数千个 GPU 或 TPU 训练的大型神经网络迅速发展。此类训练可能占用…