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尽管扩散模型如今在生成建模中占据核心位置，入门教材通常假设欧几里得数据，并且很少阐明它们的…
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[Paper] 智能的几何：确定性功能拓扑作为现实世界感知的基础
现实世界的物理过程并不会产生任意的变异性：它们的信号集中在紧凑且低变异性的 functional space 子集上。这个……
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[Paper] 大卫与歌利亚：小模型能否在硬件设计中凭借Agentic AI取得巨大成功？
大语言模型（LLM）推理需要巨大的计算和能源，使得特定领域的任务成本高昂且不可持续。随着基础模型的规模不断扩大……
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[Paper] 多LLM协作用于药物推荐
随着医疗保健日益转向 AI，以实现可扩展且可信赖的临床决策支持，确保模型推理的可靠性仍然是一个关键挑战。
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[Paper] 通过量子序列模型实现量子优化的元学习
量子近似优化算法（QAOA）是解决近端量子处理器上组合优化问题的领先方法。如何……
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[Paper] 套利：通过优势感知的推测实现高效推理
现代大型语言模型通过长链式思考实现了令人印象深刻的推理能力，但它们在推理期间会产生巨大的计算成本。
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最新突破：'Netflix Replay' AI技术
概述 想象一下，狂看你最喜欢的电视节目，并让 AI 根据你的观看历史和偏好预测你对每一集的喜爱程度。
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[Paper] 通过基于语法的序列比对进行进化架构搜索
在表达式搜索空间中的神经架构搜索（NAS）是一个计算上非常困难的问题，但它也具有自动发现完整……的潜力。
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Train-Test Split 的终结
文章 URL: https://folio.benguzovsky.com/train-test 评论 URL: https://news.ycombinator.com/item?id=46149740 得分: 7 评论数: 1
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机器学习“倒计时日历” 第4天：Excel中的k-Means
如何实现一个最终看起来像“真实”机器学习的训练算法 这篇文章《机器学习“Advent Calendar” 第4天：Excel 中的 k-Means》...
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[Paper] LLMs 知识超越文字：基于 Syntax、Metaphor 与 Phonetics 的体裁研究
大型语言模型（LLMs）在各种语言相关任务中展现出显著的潜力，但它们是否捕获了更深层的语言属性，……
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[Paper] CARL：关键动作聚焦强化学习用于多步智能体
能够通过与环境的多次交互完成复杂任务的智能体已成为一个热门的研究方向。然而，在这种 ...