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理解 ChatGPT 的演变：第二部分——GPT-2 和 GPT-3 原文链接 （图片来自Unsplash） 这是我们的 GPT 系列文章的第二篇，我们将深入探讨 GPT-2 和 GPT-3 的发展，模型大小从 1.17 亿增加到惊人的 1750 亿。 如果你对这个 GPT 系列的其它文章感兴趣，请 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:43
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冷水间闲聊，第 7 集：Anscombe 的四重奏和数据恐龙 原文：towardsdatascience.com/water-cooler-small-talk-ep-7-anscombes-quartet-and-the-datasaurus-09a143400320/ 数据分析 由作者使用 GP 阅读全文
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了解你的真实生日：使用 Python 进行天文计算和地理时空分析 了解你的真实生日：使用 Python 进行天文计算和地理时空分析 你正在计划为三位朋友：加布里埃尔、雅克和卡米耶来年的生日庆祝活动。他们三人都在 1996 年出生于法国巴黎，所以他们在 2026 年将满 30 岁。加布里埃尔和雅克将在 阅读全文
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来来回回：人工智能职业之旅 原文：towardsdatascience.com/there-and-back-again-an-ai-career-journey/ 那一年是 1989 年。 我怀揣着成为人工智能开发者的远大志向。 我研究了所有最新的资料。我的意思是科幻电影——《终结者》、《战争游戏 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:43
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.🐍 扩展名现在在 Python 中成了一件事？ 原文：towardsdatascience.com/the-extension-is-now-a-thing-in-python-9fd6c500e2e8/ 由 @carbon_app 创建 多年来，Python 开发者一直暗自希望能摆脱 .py 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:43
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扩散模型论文解读：噪声的艺术 原文：towardsdatascience.com/the-art-of-noise/ 引言 在我之前的几篇文章中，我讨论了生成式深度学习算法，这些算法大多与文本生成任务相关。因此，我认为现在转向图像生成的生成算法会很有趣。我们知道，如今已经有许多专门用于生成图像的深度 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:42
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扩散模型工作原理的视觉指南 原文链接 本文旨在帮助那些想要确切了解扩散模型如何工作的人，不需要任何先前的知识。我尽量在可能的地方使用插图，为这些模型的每个部分提供视觉直觉。我尽量将数学符号和方程式保持到最小，并在必要时尝试定义和解释它们。 简介 我将这篇文章围绕三个主要问题来构建： 扩散模型究竟学习 阅读全文
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框架维度的力量：数据科学家应该知道的内容 原文：towardsdatascience.com/the-power-of-framework-dimensions-what-data-scientists-should-know/ 一篇之前的文章提供了一个对概念框架的全面概述——用于表示抽象概念和组织 阅读全文
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空间计算中的设备上机器学习 原文：towardsdatascience.com/on-device-machine-learning-in-spatial-computing/ 随着空间计算平台（VR 和 AR）的出现，计算领域正在经历深刻的变革。当我们步入这个新时代，虚拟现实、增强现实和设备上机器 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:42
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客户支持中数据科学的秘密力量 towardsdatascience.com/the-secret-power-of-data-science-in-customer-support/ 大多数在线的数据科学内容都集中在它是如何应用于产品或营销——这是数据科学家创造巨大价值的两个最常见领域。然而，在初创 阅读全文
posted @ 2026-03-27 10:42
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