「用户差评」共找到 1749 篇相关文章
优步通过实时信号与 Listwise 排序改进餐厅推荐
优步在Uber Eats推荐系统引入实时用户信号与Listwise排序法,用实时信号处理层替换早期特征流水线,还引入Listwise排序优化候选餐厅排序,降低特征漂移,保障系统性能。
OpenAI「自首」!联手MIT证明:ChatGPT用得越多越孤独
OpenAI联合MIT进行四周随机对照实验,追踪981名受试者超30万条聊天消息。结果显示,ChatGPT用得越多,人越孤独,信任度越高伤害越深,语音模式长期副作用大,超120万用户心理亚健康。
Cursor 的困境:它真的找到 PMF 了吗?
知名投资人 Chris Paik 探讨 Cursor 困境,指出其依赖的‘无限使用’订阅模式易致成本与收入失衡。分析了商业模式与产品匹配的重要性,认为补贴非商业模式,Cursor 需明确用户需求本质。
ChatGPT长了手脚,AI不再是副驾,直接抢过方向盘
OpenAI昨夜发布ChatGPT智能体,它整合网站交互、信息整合、对话交互三项能力,能智能选最优路径完成任务。在多项评估中表现领先,还有多重安全措施。今日向部分用户开放。
省下1.25倍算力!Kimi这篇论文,可能改写所有大模型的训练方式
大模型层数增多时,残差连接存在PreNorm稀释问题,导致后面层贡献被稀释。Kimi论文提出Attention Residuals方案,还给出工程解法Block AttnRes,实验显示能省算力且提升效果。
Moltbook反转:热帖被曝自导自演,数据库裸奔,所有Agent API也都无保护
周末Moltbook热门帖子多是Agent“吐槽人类”,引发网友关注。但随后打假消息出现,极客刷出大量用户,黑客爆料其安全漏洞,数据库裸奔,相关数据库已关闭,其爆火真实性存疑。
技多不压身,那龙虾的 Skill 是越多越好吗?
作者结合学术研究和自身经验探讨小龙虾装Skill问题。研究表明Skill并非越多越好,装多效果变差,还给出合适数量区间。同时分享用好Skill的经验,如按需安装、合理增减拆分等。
Kimi新论文太硬核了!马斯克和Karpathy相继点赞~
马斯克和Karpathy点赞Kimi新论文《Attention Residuals》。该论文由杨植麟带队、苏剑林等参与,提出注意力残差(AttnRes),解决深层网络信息稀释问题,还通过工程折中降低成本,实验效果良好。
OpenAI Codex彻底火了,4个官方前端提示示例给你
OpenAI Codex热度飙升,很多用户从Claude code转投其怀抱。它在响应式和移动端前端开发表现出色,文中给出像素游戏、工作管理平台等4个官方前端提示示例及中英文表述。
OpenAI浏览器换壳杀回!高管改用ChatGPT上网,效率从未这么高
Atlas关停不到一个月换壳回归,核心高管Tibo称ChatGPT桌面版成主力浏览器,效率极高。这源于OpenAI把浏览能力融入ChatGPT。它不再执着造独立浏览器,而是围着Chrome,争用户数字身份。