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理解机器学习中的错误：Accuracy, Precision, Recall 与 F1 Score
机器学习指标 – 直观指南 机器学习模型常常通过数字来评估，但许多初学者甚至从业者误解了什么……
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代码生成用于消融技术 — 文档
概述：Ablation Technique for Code Generation 是一种通过系统性地移除、禁用……来分析和改进 code‑generation models 的方法论。
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思考 Token 并非等价：为什么基准测试无法区分“搜索”和“洞察”（A PCP 实验）
实验概述 我一直在进行实验，以了解不同的“reasoning”模型实际上是如何使用它们的思考预算的。结果表明……
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我们在开发环境中如何测试我们的Agents
测试你的 AI 代理是否如预期运行并不容易。以下是我们吃过的几条经验教训。文章《How We Are Testing Our Agents in D...》。
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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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Bias–Variance Tradeoff — 直观与实用解释（第6部分）
偏差到底是什么意思 实际定义：偏差是指你的模型平均有多错误，因为它未能学习到真实模式。高偏差发生在：- …
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为什么 Accuracy 说谎 — 实际重要的指标（第4部分）
封面图片：Why Accuracy Lies — The Metrics That Actually Matter 第4部分 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,for...
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亚马逊押注 AI 基准不重要
Rohit Prasad，亚马逊的 SVP of AGI。这是 Alex Heath 的《Sources》摘录，这是一份关于 AI 和科技行业的 newsletter，仅为 The Verge 订阅者 syndicate。
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⚠️ 机器学习中的数据泄漏
正在毁灭真实世界机器学习系统的沉默准确性杀手——ML工程失败系列第二篇 大多数机器学习初学者过度关注模型选择……