它推荐我用 Godot 4。理由是，Godot 4 对 2D 游戏很友好，Agent 很容易理解里面的场景，还可以直接帮我打开 Godot 工程，调整碰撞和动画逻辑。真实开发中会出现反复补充、修改逻辑的情况，这时候我就会让小智把新增的需求理清楚，落成一个文件，再同步给小冷、小燃、小游。：不同 Agent 可以有不同指令、不同工具，甚至用不同模型——简单重复的任务交给便宜快的模型，复杂判断交给更强的

MiniMax-M2.5 是原生 Agent RL 框架的，沿用了 MiniMax-M1 提出的 CISPO 算法以保障 MoE 模型在大规模训练中的稳定性。架构设计上，引入了中间层 inference server 完全解耦了训推 engine 与 Agent，engine 侧只处理 token 类数据，严格保证推理和训练的 token 一致，面向 Agent 则暴露标准的 OpenAI 接口，

人手不够，“法宝”来凑。本文就盘点一下，我们可以使用的「炼丹法宝」。

前面的文章介绍了很多分类算法，分类的目标变量是标称型数据，而本文将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归，并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。

Pytorch实战，深度学习教程开启！

说来惭愧，断更快半个月了，本打算是一周一篇的。感觉SVM瞬间难了不少，推导耗费了很多时间，同时身边的事情也不少，忙了许久。本篇文章参考了诸多大牛的文章写成的，对于什么是SVM做出了生动的阐述，同时也进行了线性SVM的理论推导，以及最后的编程实践，公式较多，还需静下心来一点一点推导。

使用 ResNet 50 训练一个「垃圾分类器」。

UNet模型训练，看这篇就够了！

有读者反映，说我上篇文章Python3《机器学习实战》学习笔记（一）：k-近邻算法(史诗级干货长文)，太长了。一看那么长，读的欲望都降低了。既然如此，决策树的内容，我就分开讲好了。本篇讨论决策树的原理和决策树的构建，完整实例内容会在下一篇进行讲解。

保姆级入门功略，全程高能，一起来看吧。