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独家丨Claude Code的Skill:Anthropic工程师的终极指南

学习skill的最好方法是从小处开始,进行实验,看看什么适合你的工作流程。我们的大多数内部skill都是从几行代码和一个“突发情况”开始的,然后随着Claude每次遇到新的边界情况时人们增加内容而得到改进。在学习过程中越来越发现数据分析的应用范围之广,希望通过所学输出一些有意义的工作,很开心加入数据派大家庭,保持谦逊,保持渴望。我们有机地发现有用的skill。这种方法有助于展现受欢迎的skill—

在线教程丨高性能与易部署兼得,DeepSeek-V4-Flash模型参数284B,简单任务可媲美1.6T Pro版模型

对比来看,DeepSeek-V4-Pro 更偏向能力上限的探索,而 DeepSeek-V4-Flash 则在保留较强模型能力的同时,通过更轻量的结构设计与推理优化,在延迟、吞吐以及资源消耗方面都有明显改善。DeepSeek-V4-Pro的参数规模达到 1.6T,在 Agentic Coding 评测中已达到当前开源模型最佳水平,并在数学、STEM、竞赛型代码的测评中,DeepSeek-V4-Pro

独家 | 《欧盟人工智能法案》:我们的16个关键要点

作者:EU Law翻译:付雯欣校对:赵茹萱本文约6200字,建议阅读12分钟本文我们根据欧盟理事会目前批准的文本,初步列出了我们认为的AI法案的关键要点。关键词:科技、通信媒体、数字经济欧盟理事会最近一致通过了人工智能(AI法案)。这是全球首部全面的人工智能法规,它基于风险规定了在欧盟市场上投放、投入使用和使用人工智能系统(AI系统)的统一规则。该法案最初由欧盟委员会于2021年4月...

#人工智能
独家 | 手把手教你运用深度学习构建视频人脸识别模型(Python实现)

作者:Faizan Shaikh 翻译:季洋校对:王雨桐本文约2700字,建议阅读10+分钟。本文将展示如何使用开源工具完成一个人脸识别的算法。 引言“计算机视觉和机器学...

Graph图和Geometric Deep Learning几何深度学习的Foundation Models基础模型

本文约10000字,建议阅读10+分钟本文为你介绍图 FM及其使用的示例。语言、视觉和音频的Foundation Models基础模型已成为 2024 年机器学习的主要研究主题之一,而针对图结构数据的 FMs 则有些落后。在这篇文章中,我们认为图 FM 的时代已经开始,并提供了一些如何在今天使用它们的示例。图形和几何深度学习中新兴基础模型的时间线。什么是图形基础模型以及如何构建它们?由于对于什么.

#深度学习#人工智能
【2022新书】设计机器学习系统:生产部署应用的迭代过程,Chip Huyen编著

来源:专知本文约1600字,建议阅读5分钟这本书是为任何想要利用ML来解决现实问题的人准备的。许多教程向您展示了如何从构思到部署模型开发ML系统。但是随着工具的不断变化,这些系统很快就会过时。如果没有一个有意的设计来将组件组合在一起,这些系统将成为技术上的负担,容易出错并很快崩溃。在这本书中,Chip Huyen为设计真实世界的ML系统提供了一个框架,可以快速部署、可靠...

#大数据#编程语言#python +2
用于时间序列预测的最佳深度学习模型总结

来源:数据STUDIO本文约6700字,建议阅读11分钟本文讨论了5种专门研究时间序列预测的深度学习体系结构。时间序列预测在最近两年内发生了巨大的变化,尤其是在kaiming的MAE出现以后,现在时间序列的模型也可以用类似MAE的方法进行无监督的预训练。Makridakis M-Competitions系列(分别称为M4和M5)分别在2018年和2020年举办(M6也在今年举办了)。对于那些不..

#深度学习#人工智能
深度学习中用于张量重塑的 MLP 和 Transformer 之间的差异图解

来源:Deephub Imba本文约1800字,建议阅读5分钟本文介绍在设计神经网络时如何解决张量整形的问题。在设计神经网络时,我们经常遇到张量整形的问题。张量的空间形状必须通过改...

#机器学习#人工智能#深度学习 +1
谷歌发布AlphaEarth基础模型:构建「地球版ChatGPT」,融合多源数据,实现10米级地球观测

近期,Google DeepMind 宣布推出一个如同虚拟卫星的 AI 系统 ——AlphaEarth Foundations,通过将海量地球观测数据整合为计算机可轻松处理的统一数字表征(即「嵌入向量」),实现了对全球陆地及沿海水域的精准高效刻画。其次,该系统极大提升了数据的实用价值。例如,通过将红、绿、蓝三色分别分配给嵌入字段的 64 个维度中的 3 个维度, AlphaEarth Founda

#人工智能
科普之旅丨中国跳舞机器人,凭什么惊艳马年春晚?

这一阶段的机器人,开始配备基础的惯性传感器和简单的控制系统,能够根据预设程序完成连贯动作,关节数量也增加到10个以上,动作流畅度有所提升,但仍未摆脱“预编程”的束缚——每一个动作、每一个节拍,都需要工程师提前设定,无法根据外部环境和音乐节奏作出调整,就像被“提线”的木偶,缺乏灵动性。日本的“机器人舞蹈团”和美国的“机器人舞蹈秀”是当时的代表,它们大多只有几个可活动关节,动作局限于简单的平移、旋转,

#机器人
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