本文仅供交流，如有侵权，请联系删除。《Deep Learning for Human Language Processing》，这门课程讨论的问题是，机器如何才能使用人类所熟悉的语言与人...

文末送书~最近，人工智能公司OpenAI推出的ChatGPT风靡全球，上线仅两个月，注册用户破亿。ChatGPT不仅能更好地理解人类的问题和指令，流畅进行多轮对话，此外，还可以根据文字（或语音）描述生成代码（如Python、C、Java代码），显示ChatGPT出解决各种通用问题的能力。许多人相信，ChatGPT不仅是新一代聊天机器人的突破，也将为信息产业带来巨大变革，许多我们平时需要就几个小时、

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通过 PPO 与 GRPO 训练，这两个智能体在仅 152 个训练样本下便在 LoCoMo 等基准上显著超越强基线模型，并在 MSC 与 LongMemEval 基准上展现出跨数据集泛化能力，体现了强化学习在“让模型学会管理并运用记忆”上的潜力。大型语言模型（LLMs）在理解与生成自然语言方面表现出卓越能力，但它们依然“无记忆”——受限于有限的上下文窗口，无法在长时间交互中保持连贯的知识与状态。欢

来自：YeungNLP在文章Firefly(流萤): 中文对话式大语言模型中，我们介绍了关于Firefly(流萤)项目的工作，并且分享了我们训练的firefly-1b4模型。这是Firefly项目开源的第一个模型，虽然取得了还不错的效果，但无论是训练数据还是模型参数量，都还有很大的优化空间。所以，在firefly-1b4实验的基础上，我们对训练数据进行清洗，并且增加了数据量，得到210万数据，并用

深度学习自然语言处理 分享作者：游凯超 (知乎，已授权)编辑：西柚在大语言模型时代，不仅语言模型变得越来越大，而且几乎所有的模型都想变得越来越大，试图在模型变大之后观察到一些涌现出来的能力。模型变大之后，最突出的问题就是显存不够用了。本文对深度学习训练过程中的显存占用问题进行一些具体分析，加深我对训练过程的理解，能够进行一些简单的显存优化操作。如果读者们有更多的相关资料、优化技巧，欢迎在评论区补充

《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》，力图从更宽的视角，梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节，让你在AI职业规划上可以多一些选择。课程会针对Tensorf...

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要9分钟跟随小博主，每天进步一丢丢选自 | machinelearningmastery作者 |Jason Brownlee编译 |...

他的图解机器学习教程讲得比漫画还有趣，在全美各大高校的统计学课堂上被高频引用，世界各行各业的人通过观看他的视频赢得数据科学竞赛、通过考试、顺利毕业、成功求职或实现晋升。虽采用漫画形式，却不会因为追求简单，而牺牲掉难懂的算法和框架，细节层面处理的很好，一步一步讲清楚。书中的机器学习的算法不论多么复杂，作者都能将其巧妙的拆解成易于理解的小模块，带大家深入了解算法的根本原理，达到举一反三的效果。吸引，艰

穆尧博士长期从事多模态具身智能和机器人学习领域的研究，担任了ICLR等国际机器学习顶级会议的领域主席，中国计算机学会智能机器人专委会执委，在国际顶会 CVPR2025、IROS2025、SIGGRAPH ASIA 2025 等会议主办了多场研讨会和挑战赛。同时，我也在探索 AI 在物理、力学和材料学领域的应用，特别致力于将机器人技术与基础模型应用于 AI4Science。目前，NICE已构建起覆盖