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A collection of 8 posts

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用GRPO算法训练多智能体系统

在这篇博客中，我们将学习和理解GRPO算法与AI智能体的关系，然后创建一个多智能体系统并使用GRPO训练它。

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稀疏：AI的未来

彩票假设（LTH）指出，大多数神经网络可以剪枝高达 90% 的参数而不会损失性能。这意味着，与其训练一个庞大而复杂的模型，不如训练一个更小、更高效且性能同样出色的模型。

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从零实现自动语音识别 (ASR)

Transformer 架构最初是为解决自然语言处理领域的复杂任务而提出的。然而，我们不能简单地套用标准的Transformer架构，就指望它在所有模态下都能达到最先进的水平。

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经典计算机视觉死亡了吗？

在本文中，我将向你展示最常用的经典计算机视觉方法，给出示例，并向你展示如何使用这些算法以及何时你应该和不应该使用这些算法。

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用神经网络估计概率密度

使用Python估计未知数据生成过程的观测数据的概率密度。

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LLM 比我们想象的更聪明

我们可以让标准的、非前沿的LLM比推理模型更好，而无需任何额外的训练。

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LLM推理的真相

当今人工智能领域最大的谎言是“自我修正”证明了大型语言模型（LLM）能够推理。但事实并非如此。

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10个听起来怪异但很酷的算法

在这篇文章中，我们将深入探讨十个最怪异、最聪明的算法——这些算法帮助在几毫秒内搜索数十亿行代码，从无到有生成无限地图，并将量子怪异转化为实用逻辑。