在深度学习领域，TensorFlow 和 PyTorch 是两大主流框架。选择适合的框架对于开发者和研究人员至关重要。本文将从多个角度对比这两者，帮助您做出明智的选择。TensorFlow：由 Google Brain 团队开发的开源深度学习框架，旨在提供高性能的数值计算，支持大规模分布式训练和部署。PyTorch：由 Facebook 的人工智能研究实验室（FAIR）开发的开源深度学习框架，以其

GRN通过上下文感知的评估器和生成器，有效解决了传统重排序方法忽略上下文信息的问题。实验证明其在离线和在线场景中均具有显著优势。

deepseek论文解读：近年来，大型语言模型（LLMs）在推理任务上的表现持续提升，但传统方法通常依赖监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和大规模标注数据。系列模型通过纯强化学习（Reinforcement Learning, RL）和多阶段训练，探索了一种无需监督数据即可提升推理能力的新范式。：首个通过纯强化学习（无需SFT）训练的模型，展示了RL在推理任务中的潜

数据分析是现代商业、科研和社会决策的重要工具。从数据的采集到最终的可视化展示，每个步骤都至关重要。本文将深入解析数据分析的完整流程，涵盖数据采集、数据清洗、探索性数据分析、建模分析、结果解释和数据可视化，帮助读者掌握系统化的数据分析方法。数据分析是一个系统化的过程，从数据采集、清洗、探索性分析、建模到可视化，每个步骤都至关重要。希望本文能够帮助你建立完整的数据分析思维，掌握核心技能，并在实际应用中

然而，对于很多新手来说，如何在微信公众号上发布一篇文章，尤其是如何让文章吸引更多读者，还是一个相对陌生的过程。在文章的编辑页面，除了编辑文章内容，你还可以为文章设置标签，这样便于后期的分类管理。例如，你可以设置“科技、生活、职场”等标签，使文章能够被更好地归类，方便你的读者找到相关内容。3. 发布后，你的文章将立即推送到你的订阅号或者服务号中，所有关注了你的公众号的读者将会收到推送通知。：文章的核

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deepseek论文解读：近年来，大型语言模型（LLMs）在推理任务上的表现持续提升，但传统方法通常依赖监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和大规模标注数据。系列模型通过纯强化学习（Reinforcement Learning, RL）和多阶段训练，探索了一种无需监督数据即可提升推理能力的新范式。：首个通过纯强化学习（无需SFT）训练的模型，展示了RL在推理任务中的潜

DeepSeek-R1系列模型通过强化学习和知识蒸馏，在推理任务上达到了行业领先水平。纯RL训练验证了自进化推理的可能性；多阶段训练平衡了性能与可读性；蒸馏技术为小模型的高效部署提供了新思路。未来，结合更复杂的任务场景和算法优化（如异步RL、多模态输入），DeepSeek-R1有望进一步推动AGI的发展。参考文献与资源（全文完）

deepseek论文解读：近年来，大型语言模型（LLMs）在推理任务上的表现持续提升，但传统方法通常依赖监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和大规模标注数据。系列模型通过纯强化学习（Reinforcement Learning, RL）和多阶段训练，探索了一种无需监督数据即可提升推理能力的新范式。：首个通过纯强化学习（无需SFT）训练的模型，展示了RL在推理任务中的潜

NAR4Rec通过非自回归生成、匹配模型和非似然训练，有效解决了传统方法的效率与效果问题，并在快手APP中成功落地，服务3亿日活用户。