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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
2026-02-06
重新思考预测逆向动力学模型中的模仿学习本文探讨了模仿学习（Imitation Learning, IL）的新范式，通过预测逆向动力学模型（Predictive Inverse Dynamics Models, PIDMs）来解决传统IL方法的局限性。我们提出了一种方法，该方法通过预测轨迹的未来状态来指导学习过程，从而提高了学习效率和泛化能力，并展示了其在复杂任务中的潜力。
- 2026-02-06
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-02-01
无需TD学习的强化学习：基于分而治之的替代范式本文介绍了一种基于“分而治之”范式的强化学习（RL）算法，它不依赖于传统的时间差分（TD）学习。该算法能有效扩展到长期任务，解决了TD学习在可扩展性方面的挑战。研究人员提出了“迁移学习（TRL）”，通过限制子目标搜索空间和使用期望回归来实现了可扩展的、分而治之的价值学习。
- 2026-02-01
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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
2026-01-28
每个大型语言模型应用面临的3个隐形风险及其防范方法在构建大型语言模型（LLM）应用时，除了常见的幻觉和提示词注入攻击外，还存在三个不易察觉的关键风险，它们可能严重影响应用的可靠性和安全性。第一个风险是模型输出中的“隐性偏见”，可能导致不公平或歧视性的结果。其次是“上下文窗口限制”，在处理长篇复杂输入时可能导致信息丢失或理解不完整。最后是“工具调用失败”，外部API或代码执行中断可能使应用功能受限。了解并主动应对这些隐形风险，对于开发健壮、负责任的LLM系统至关重要。
- 2026-01-28
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- AI工具应用
2026-01-27
为什么有些人能从空气中“吸取”营养？这背后的科学原理是什么？
- 2026-01-27
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- AI新闻/评测
2026-01-27
十年Apple Watch数据测试ChatGPT Health：AI胡乱发出“病危通知书” 《华盛顿邮报》的专栏作家导入了十年间积累的2900万步记录和600万次心跳测量的Apple Watch数据到OpenAI新上线的ChatGPT Health功能中进行测试，结果AI给出了“不及格”（F）的心脏健康评级，并引发了用户的恐慌。深入分析发现，AI误将Apple Watch的VO2 max“估算值”视为绝对医疗数据，且评分结果在“F”到“B”之间剧烈波动，甚至忽略了基础的性别、年龄信息和近期血液检测报告。这一事件凸显了当前AI健康分析工具在数据解读和稳定性方面存在的严重缺陷，警示用...
- 2026-01-27
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2026-01-26
如何阅读机器学习研究论文：2026版指南在快速演进的2026年，理解和掌握最新的机器学习研究成果变得前所未有的重要。本指南提供了系统性的方法，帮助专业人士和研究人员高效地解析复杂的论文。核心策略强调了在初步阅读中关注引言、结论和图表，以快速判断论文的核心贡献和技术路线。重点讲解了如何深入剖析方法论部分，验证实验结果的可靠性，并识别未来研究的潜在方向。掌握这套阅读流程，能够确保您在海量文献中抓住关键创新，并将其转化为实际应用或深入研究的基础。
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2026-01-21
AI会编写Python代码，但维护工作仍是你的职责人工智能工具在生成可运行的Python代码方面日益强大，但它们生成的代码往往难以长期维护。开发者在使用Claude Code、GitHub Copilot等工具时常发现，AI优化的是“即时可用性”而非代码的可读性和可维护性。要弥合这一差距，文章提出了针对Python的策略，包括避免从零开始让AI编写、强制使用类型提示、创建指导AI的文档（如AGENTS.md），并撰写引用现有代码模式的详细提示。通过系统化的计划和验证工作流程，开发者可以将代码生成时间缩短至约15分钟，同时确保代码质量和一致性。
- 2026-01-21
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2026-01-16
为什么在气候危机中，城市可以成为我们的避难所
- 2026-01-16
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