「有监督学习」共找到 7137 篇相关文章
18.2K Star!macOS 丝滑跑Linux,一键容器、多架构支持,开发效率直接起飞!
介绍轻量级虚拟机管理器 `Lima`,它能在 macOS 上提供类似 WSL2 的体验,专注容器化工作流。支持多架构与多驱动,有开箱即用的容器化支持等特性,安装和使用简单。
AI时代,开发者不能再当 i 人了,「云计算代言人」敬告
亚马逊云科技副总裁 Jeff Barr 时隔 16 年再访中国,对比两个技术时代。他认为 AI 带来创新与挑战,开发者需强大沟通力。还介绍亚马逊云科技工具 Kiro 及新开发模式,预测未来软件开发形态转变。
AI圈两件大事,Meta超级智能实验室大规模裁员,OpenAI新发布的浏览器遭全网差评。
近期AI圈热闹非凡。Meta超级智能实验室裁员600人,包括资深人员田渊栋,或因前期扩张致团队臃肿。而OpenAI新发布的浏览器Atlas仅Mac版,口碑差,功能不新鲜,产品成熟度和体验欠佳。
自主金融研究智能体
Dexter是自主金融研究智能体,会思考、计划和学习。它能将复杂金融问题转化为研究计划,利用实时数据执行任务、自我验证。介绍了其核心能力、安装使用方法、架构、项目结构、配置等。
100美元、8000行代码手搓ChatGPT,Karpathy最新开源项目爆火,一夜近5k star
AI大神Andrej Karpathy发布开源项目nanochat,可教你100美元自建ChatGPT,覆盖LLM训练和推理。项目有8000行代码,不到12小时获超4500 star,功能丰富,但他认为它不适合个性化应用。
让YOLO飞起来:从CPU到GPU的配置指南
文章指出默认安装的YOLO用CPU计算,处理大量图像或实时检测任务效率低。详细介绍将YOLO从CPU模式切换到GPU模式的步骤,对比性能,还给出常见问题解决办法,能显著提升运行效率。
SOTA级的Embedding模型!F2LLM模型、数据、代码全部开源,人人可用
Embedding 模型应用广泛,但主流模型训练困难。蚂蚁集团与上海交大推出 F2LLM,含 0.6B、1.7B、4B 系列模型,仅用六百万数据微调基座,在 MTEB 榜单领先且完全开源。介绍了其数据、训练、测评等情况。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性?清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章,揭示强化学习(RL)提升具身大模型VLA泛化能力的优势,对比其与SFT差异,还提出评测基准和训练方法,为VLA训练提供新方向。
八爪鱼微电子凭AI160-PRO再获行业权威认证
全国五金工业信息中心数据显示,八爪鱼微电子在指纹模组应用领域领先。其AI160 - PRO灵犀指纹模组有自研算法,识别佳;OP2088芯片算力强。公司坚持‘感算一体’,获认证见证国产技术发展。
OpenAI最新开发者“全家桶”:Apps SDK、Agent Builder、ChatKit深度解读与实测
长假期间,OpenAI在2025 DevDay宣布开发者生态重大升级,引入“Apps in ChatGPT”及其SDK和AgentKit工具集。文章深度解读Apps SDK、Agent Builder、ChatKit,介绍功能、使用方法和体验,还提及OpenAI的AI大平台战略。