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以下是算法优化相关的文章

2026-02-07
您的机器学习流程是否已达到最高效率？
- 2026-02-07
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-02-05
通过基于MPRA的深度学习揭示人类启动子的调控语法本研究介绍了PARM（启动子活性调控模型），一种高效的、基于MPRA训练的深度学习模型，可预测人类启动子的基因表达。PARM模型轻量且细胞特异性强，能从DNA序列准确预测启动子活性，并可设计合成强启动子。研究利用PARM系统地识别了转录因子结合位点，并揭示了不同转录因子在激活与抑制功能中存在的关键位置偏好和复杂的基序间相互作用语法。
- 2026-02-05
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2026-02-05
将 PostgreSQL 扩展至支持 8 亿 ChatGPT 用户 OpenAI 分享了如何通过严谨的工程实践和深度优化，将 PostgreSQL 扩展到支持每秒数百万次查询，服务全球 8 亿 ChatGPT 用户。本文揭示了如何利用单个主实例和近 50 个只读副本应对海量流量，并详细阐述了针对读密集型负载的关键优化策略，包括负载卸载、查询优化、缓解单点故障和连接池管理等，展示了其在极端规模下的强大潜力。
- 2026-02-05
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-02-01
通过背景故事集为语言模型定制虚拟角色：Anthology 方法介绍本文介绍了Anthology方法，它通过生成和利用包含丰富个体价值观和经验的自然主义背景故事，来指导大型语言模型（LLMs）形成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。Anthology能使LLMs更精准地模拟个体人类样本，有望革新用户研究和社会科学领域的调查方式。
- 2026-02-01
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-30
Scikit-learn 超参数调优的 7 个技巧
- 2026-01-30
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-21
关于 Python 如何管理内存你需要知道的一切
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-21
AI能编写Python代码，但维护工作仍是你的职责人工智能工具能快速生成可运行的Python代码，但这些代码往往难以维护。文章深入探讨了在使用Claude Code、GitHub Copilot等工具时，AI倾向于优化“即时可用性”而非长期可读性和可维护性的问题。为解决这一差距，文章提供了六大核心策略，包括：避免从零开始（设置基础结构）、利用Python类型系统（如Pydantic和mypy）设置护栏、创建明确的“AGENTS.md”指南文件、编写引用现有模式的提示词、在实施前规划，以及系统化验证AI输出。通过这些方法，开发者可以确保AI...
- 2026-01-21
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-13
颠覆认知！Nature 子刊：类脑计算机竟是“数学天才” 美国桑迪亚国家实验室的研究人员在《自然-机器智能》上发表成果，展示了一种名为 Neurofem 的新型算法，成功使神经形态硬件能够高效解决偏微分方程（PDEs）。这一突破挑战了类脑计算仅适用于模式识别的传统观念，证明模仿人脑架构的计算机在严谨的科学计算领域也具备惊人潜力。Neurofem 算法通过将物理仿真网格节点映射到神经拟态芯片，将线性方程组求解转化为神经网络优化过程，据估算，其能耗仅为传统计算机的五分之一，为能源密集型的科学计算领域提供了极具前景的低功耗解决方案。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2026-01-08
AI模型开始通过自问自答来学习研究人员开发出一种名为“绝对零度推理器”（AZR）的系统，它能让AI模型通过提出和解决自己设定的挑战性编程问题来进行学习，显著提升了模型的推理和编码能力，这可能预示着通往超级智能的新路径。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-07
为什么深度学习模型的性能总是比我们预期的要好？深度学习模型的性能表现常常超出理论预期，这一现象引发了研究人员的广泛关注。尽管参数量远超训练数据量，模型仍能有效泛化，这挑战了传统的过拟合理论。关键在于理解模型在学习复杂数据模式时，是如何在表达能力和泛化能力之间取得平衡的。深入探讨这些模型如何利用其庞大的容量空间，在不“记忆”噪声的情况下捕捉数据的内在结构，对于构建更可靠的人工智能系统至关重要。
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- AI基础/开发
2026-01-05
使用强化学习训练扩散模型伯克利的研究团队部署了100辆由强化学习（RL）控制的自动驾驶汽车（AVs）到高峰时段的高速公路上，旨在平滑交通拥堵并降低所有人的燃料消耗。本文详细介绍了如何利用数据驱动的仿真和RL训练，实现缓解“走走停停”波动的目标，并分享了大规模实地测试的成果和挑战。
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2026-01-02
梯度下降：机器学习优化的引擎
- 2026-01-02
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2025-12-31
从人体动作预测自我中心视频 (PEVA)：用于具身智能体的世界模型伯克利AI研究院发布了PEVA（从人体动作预测自我中心视频）框架，旨在构建真正的具身智能体世界模型。该模型能够根据第一人称视角视频和结构化的全身动作序列，预测未来的视频帧。PEVA利用大规模数据集Nymeria进行训练，展示了在模拟原子动作、支持反事实推理和生成长序列视频方面的能力，为具身规划和控制提供了新的思路。
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2025-12-25
使用 BentoML 的 LLM-Optimizer 优化 Amazon SageMaker AI 上的 LLM 推理本文深入探讨了如何在 Amazon SageMaker AI 上利用 BentoML 的 LLM-Optimizer 工具，系统性地优化大型语言模型（LLM）的推理性能。面对自托管模型的成本和复杂性，LLM-Optimizer 提供了自动化的参数基准测试和搜索流程，以平衡吞吐量和延迟。通过 Qwen-3-4B 模型的实际部署案例，文章展示了如何找到最优的张量并行、批处理大小和并发限制配置，实现比基线高出 2.7 倍的吞吐量提升，确保生产环境下的服务水平目标。
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2025-12-25
大模型真的加快了程序员的编程速度吗？ MIT Technology Review的调查显示，大模型工具对程序员的实际效率提升存在争议。虽然AI工具在生成样板代码、测试和调试方面有帮助，但对经验丰富的程序员解决复杂问题帮助有限。代码质量指标下降和AI幻觉问题，使得AI工具的生产力提升可能只是一种假象，就像玩老虎机一样，不可靠。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-12-25
使用混合精度和梯度检查点在内存受限环境下训练模型
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-23
一束光实现AI运算，媲美超级计算机的算力阿尔托大学研究人员开发出一种仅需一束光即可执行AI张量运算的新方法。通过将数据直接编码到光波中，该技术能被动地、不依赖电子元件地实现计算，有望在未来被集成到光子芯片中，带来速度更快、能效更高的AI系统。
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2025-12-22
这款人工智能能够在人类只看到混乱的地方发现简单的规律杜克大学开发出一种新的人工智能框架，它能从极其复杂的动态系统中提取出清晰、易于理解的数学规律。该方法通过分析系统随时间的变化，将数千个变量简化为能精确描述实际行为的紧凑方程，有望帮助科学家理解那些传统方程难以处理的复杂系统。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2025-12-18
无需TD学习的强化学习：基于分而治之范式的新进展本文介绍了一种基于“分而治之”范式的新型强化学习（RL）算法，它完全不依赖于传统的时序差分（TD）学习。针对长时序任务中的可扩展性挑战，该算法通过对轨迹进行递归分割，将TD学习中的线性误差累积转化为对数复杂度，展现出在复杂目标条件RL任务中超越现有基线方法的潜力。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-16
使用 Amazon S3 客户端优化机器学习训练的数据加载最佳实践本文深入探讨了在机器学习训练中使用 Amazon S3 客户端时，如何优化数据加载性能。我们将重点介绍数据分片大小（100MB-1GB）、顺序访问模式以及利用 S3 客户端（如 S3 Connector for PyTorch）来避免 I/O 瓶颈，确保 GPU 资源得到充分利用，从而显著提升训练吞吐量。
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