犹豫很久要不要把读代码这个事情专门挑出来写成一篇推文。毕竟读代码嘛，大家可能都会读。而且笔者个人读的和写的代码量也并不足以到指导大家读代码的程度。但笔者还是决定大胆地写一点：就当是给自己...

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不过，值得一提的是，香港中文大学博士生刘杰（Jie Liu）在研究 GPT-4o 的前端时发现，用户在生成图像时看到的逐行生成图像的效果其实只是浏览器上的前端动画效果，并不能准确真实地反映其图像生成的具体过程。图像生成还具备背景移除功能，从目前的情况来说，最初 GPT-4o 生成图片会呈现一个假的棋盘格背景，直到最后才移除实际背景，这会略微降低图像质量。也因此，它们具有更好的泛化能力，能够使用多条

Datawhale干货来源：DeepHub IMBA，编辑：数据派THU本文约4800字，建议阅读10+分钟本文与你分享可应用于特征选择的各种技术的有用指南。太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合，而太少的特征会导致模型的拟合不足。将模型优化为足够复杂以使其性能可推广，但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。“特征选择”意味着可以保留一些特征并放弃其他一...

Datawhale干货作者：肖遥，华中农业大学，Datawhale优秀学习者DQN算法实践之速通超级马里奥作为强化学习(Reinforce Learning,RL)的初学者，常常想将RL的理论应用于实际环境，以超级马里奥为例，当看着自己训练的AI逐渐适应环境，得分越来越高，到最后能完美躲避所有障碍，快速通关时，你肯定能体会到算法的魅力，成就感十足！本文不拘泥于DQN(...

Datawhale干货相关：赵越，卡内基梅隆大学，来源：宅码最近阅读几篇异常检测综述，这里整理分享给大家，推荐阅读：5星。不足之处，还望批评指正。公众号宅码推荐赵越博士的异常检测库Python Outlier Detection (PyOD) [1]写的很好，还提供了关于异常检测的学习资料[2]，我阅读了几篇综述，个人比较推荐以下三篇：● 2020 | Anomaly...

深度强化学习实验室报道作者：侯宇清，陈玉荣编辑：DeepRL深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了...

Datawhale推荐作者：张俊林，新浪新技术研发负责人蹭下热度谈谈 OpenAI o1 的价值意义及 RL 的 Scaling law。一、OpenAI o1 是大模型的巨大进步我觉得 OpenAI o1 是自 GPT 4 发布以来，基座大模型最大的进展，逻辑推理能力提升的效果和方法比预想的要好，GPT 4o 和 o1 是发展大模型不同的方向，但是 o1 这个方向更根本，重要性也比 GPT...

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