摘要：
论文 CogAlpha 是一个认知因子挖掘框架，它结合了代码级因子表示、LLM 驱动的推理与进化搜索。它通过多阶段提示词以及来自前几代的反馈，使用专门的智能体来生成、检查、修复、优化、变异并重组因子代码。 CogAlpha 提示词模板 本仓库收录了 CogAlpha 在 LLM 驱动因子发现中所使用 阅读全文
posted @ 2026-09-06 10:46
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哈佛 CS249r：机器学习系统第二卷（六） 原文：Machine-Learning-Systems-Vol2 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 这些策略中的每一种都反映了个性化权衡空间中的不同取舍点。请查看 表 11.6，了解本地微调、个性化层、聚类联邦学习和元学习方法在计算开销、 阅读全文
posted @ 2026-09-06 04:03
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哈佛 CS249r：机器学习系统第二卷（一） 原文：Machine-Learning-Systems-Vol2 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 哈佛 CS249r：机器学习系统第二卷 献词 献给 Kari，她给了我写作此书所需的时间，从未索要回来。也献给 Nora 和 Maya，她 阅读全文
posted @ 2026-09-06 04:02
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哈佛 CS249r：机器学习系统第二卷（五） 原文：Machine-Learning-Systems-Vol2 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 每用户的 KV 缓存：2000 + 500（平均响应）= 2,500 标记 总 KV 缓存：2,500 标记 × 1000 × 2 × 8 阅读全文
posted @ 2026-09-06 04:02
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哈佛 CS249r：机器学习系统第二卷（四） 原文：Machine-Learning-Systems-Vol2 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 Ensure: 一种通信成本最低的“全有或全无”放置，或作业保持在队列中 枚举可行槽位：满足每个资源维度的N个空闲加速器的集合 — gan 阅读全文
posted @ 2026-09-06 04:02
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哈佛 CS249r：机器学习系统第二卷（十） 原文：Machine-Learning-Systems-Vol2 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 : 一种大语言模型服务调度器，在迭代边界移除已完成的序列并接纳新请求，而非等待整个批次完成。 制冷效率 数据中心制冷系统从计算设备中移除热 阅读全文
posted @ 2026-09-06 04:02
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哈佛 CS249r：机器学习系统第二卷（三） 原文：Machine-Learning-Systems-Vol2 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 FSDP 用每层的两次集合操作替换了每步的一次集合操作。 FSDP/ZeRO 策略值得特别关注，因为其通信模式从根本上不同于标准数据并行（ 阅读全文
posted @ 2026-09-06 04:02
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哈佛 CS249r：机器学习系统第二卷（七） 原文：Machine-Learning-Systems-Vol2 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 | 模式 | 可能原因 | | | | | 所有推荐系统模型性能下降 | 特征存储问题 | | 所有视觉模型性能下降 | 图像预处理管道 阅读全文
posted @ 2026-09-06 04:02
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摘要：
哈佛 CS249r：机器学习系统第二卷（九） 原文：Machine-Learning-Systems-Vol2 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 公平性不可能定律 (第 16 章) 表明了为何这是一个系统约束而非调优问题：当不同群体的基础比率不同时，没有任何模型能同时满足校准和平衡错 阅读全文
posted @ 2026-09-06 04:02
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哈佛 CS249r：机器学习系统第二卷（二） 原文：Machine-Learning-Systems-Vol2 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 ML 中的 Incast 问题 拥塞控制和自适应路由管理穿越结构内部的流量。另一种故障模式发生在边缘，那里的流量模式本身会淹没单个端口，无 阅读全文
posted @ 2026-09-06 04:02
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