特征工程是机器学习流程中的关键步骤，在此过程中，原始数据被转换为更具意义的特征，以增强模型对数据关系的理解能力。特征工程
大语言模型(LLM)的推理能力可以通过测试时聚合策略来改进,即为每个问题生成多个样本并对它们进行聚合以找到更好的答案。这
在深度学习训练过程中，学习率调度器扮演着至关重要的角色。这主要是因为在训练的不同阶段，模型的学习动态会发生显著变化。在训
这是9月发布的一篇论文，Pagliardini等人在其论文中提出了一种新的优化算法——AdEMAMix。这种算法旨在解决
在当代深度学习领域，PyTorch 已成为开发和训练神经网络的主要框架之一。然而随着模型复杂度的增加和数据规模的扩大，开
Polars 最近新开发了一个可以支持 GPU 加速计算的执行引擎。这个引擎可以对超过 100GB 的数据进行交互式操作
检索增强生成（RAG）技术概述检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）
在当前大语言模型(LLM)应用开发的背景下,一个关键问题是如何评估模型输出的准确性。我们需要确定哪些评估指标能够有效衡量
在机器学习领域，特征重要性分析是一种广泛应用的模型解释工具。但是特征重要性并不等同于特征质量。本文将探讨特征重要性与特征
近年来,Vision Transformer(ViT)在计算机视觉领域取得了巨大突破。然而ViT模型通常计算复杂度高,难
本文将深入探讨概率分布，详细阐述概率质量函数（PMF）、概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）这些核心概念，并通
时间序列概况在日常生活和专业研究中都很常见。简而言之,时间序列概况是一系列连续的数据点y(0), y(1), ...,
数据科学家在实践中经常面临的一个关键挑战是缺乏足够的标记数据来训练可靠且准确的模型。标记数据对于监督学习任务（如分类或回
Kolmogorov-Arnold网络（KAN）的提出为深度学习领域带来了重要突破，它作为多层感知器（MLP）的一种替代
在分类问题中,调整用于决策的概率阈值是一个常被忽视但却简单有效的步骤。这个过程不仅容易实施,还能显著提升模型质量。对于大
大型语言模型（LLMs）作为一种生成式AI技术，在近两年内获得了显著的关注和应用。但是在实际部署中，LLMs的知识局限性
本文继续深入探讨蒙特卡罗 (MC)方法。这些方法的特点是能够仅从经验中学习,不需要任何环境模型,这与动态规划(DP)方法
通过探索看似不相关的大语言模型(LLM)架构之间的潜在联系,我们可能为促进不同模型间的思想交流和提高整体效率开辟新的途径
平稳性是时间序列分析与预测的核心概念。在平稳条件下，时间序列的统计特性（如均值）在时间维度上保持不变，仅存在随机波动。但
Optuna这个备受欢迎的超参数优化框架在近期发布了其第四个主要版本。自2018年首次亮相以来，Optuna不断发展，现
签名：提供专业的人工智能知识，包括CV NLP 数据挖掘等
