这就是为什么在过去的几个月里，我一直在构建人工智能系统，帮助我简化工作流程，从探索性分析到报告，甚至是一个完整的人工智能代理，帮助我公司的利益相关者“与我们的数据对话”。是一个基于群组的计划，它教您如何使用人工智能成为公司中不可或缺的一员，在就业市场上更具竞争力，并使您的工作效率提高 10 倍。这一次，我们看到了一场横跨科技领域甚至更广阔领域的真正颠覆，裁员、入门级职位减少，以及随处可见的人工智能

这就是为什么在过去的几个月里，我一直在构建人工智能系统，帮助我简化工作流程，从探索性分析到报告，甚至是一个完整的人工智能代理，帮助我公司的利益相关者“与我们的数据对话”。是一个基于群组的计划，它教您如何使用人工智能成为公司中不可或缺的一员，在就业市场上更具竞争力，并使您的工作效率提高 10 倍。这一次，我们看到了一场横跨科技领域甚至更广阔领域的真正颠覆，裁员、入门级职位减少，以及随处可见的人工智能

就连向人工智能泡沫投入大量资金的高盛也警告说，人工智能泡沫可能很快就会破裂，一旦破裂，数据中心泡沫也将随之破裂，不仅对 xAI、Meta、谷歌、Anthropic 和 OpenAI 造成巨大损害，还会对提供人工智能基础设施的亚马逊、甲骨文和英伟达等第三方企业造成巨大损害。好吧，当你读取一个量子比特时，你也会做同样的事情，通过固定它的状态，它就像一台普通的计算机一样，要么是1，要么是0，这使得整个指

就连向人工智能泡沫投入大量资金的高盛也警告说，人工智能泡沫可能很快就会破裂，一旦破裂，数据中心泡沫也将随之破裂，不仅对 xAI、Meta、谷歌、Anthropic 和 OpenAI 造成巨大损害，还会对提供人工智能基础设施的亚马逊、甲骨文和英伟达等第三方企业造成巨大损害。好吧，当你读取一个量子比特时，你也会做同样的事情，通过固定它的状态，它就像一台普通的计算机一样，要么是1，要么是0，这使得整个指

工作流程非常简单：加载可分析的卫星嵌入数据集，使用 ESA WorldCover 数据屏蔽非农业区域，然后对 64D 嵌入向量应用无监督聚类（使用 2-4 个聚类的 wekaCascadeKMeans）。在农业监测领域，这项技术提供了前所未有的机会，让我们能够以最少的资源大规模地了解农业系统。随着越来越多的研究人员和从业人员采用这些工具，我们将对全球粮食系统、气候影响和可持续农业获得新的见解。这

在实践中，构建 Prompt-to-SQL 就像构建一个普通的软件工程，中间需要一个语言模型：清晰的契约、可预测的解析器、优雅地处理故障的防护机制，以及指示何时迭代的指标。将其视为模型的世界。记录您实际发送的经过清理的提示、收到的 SQL 语句以及简短的解释。每次更改（例如提示调整、模型升级，甚至是库更新）时都运行这些提示，并跟踪执行率、列白名单的遵守情况、根据已知意图的过滤准确率以及系统请求澄清

在训练期间，教师网络接收图像的大裁剪图像（全局视图），而学生网络则处理同一图像的小裁剪图像（局部视图）和大裁剪图像。锐化是通过在教师网络的 softmax 中使用低温值来实现的，以将教师网络的置信度提升到主导维度，从而更好地指导学生网络。尽管数据集规模较小且具有挑战性，我们仍然通过 kNN 实现了 83.9% 的零样本准确率，并通过训练一个简单的线性头实现了 95.8% 的准确率。这种双重目标方法

整个事情基于 Nathan B. Smith 的 GitHub 项目，他正在测试 ChatGPT 是否可以挑选成功的微型股——那些价值不到 3 亿美元的小公司。他自己下单，但AI才是老大，AI会制定“跌10%就卖”之类的规则，以避免彻底破产。让 ChatGPT 决定买什么或卖什么，在 GitHub 上跟踪所有内容，看看它是否能跑赢标准普尔 500 指数或罗素 2000 指数。这就像让你的狗选彩票号

我们耳闻 OpenAI 的 o1 o3 o4 模型、Anthropic 的“思考型”克劳德模型，以及谷歌的双子前沿系统，所有这些都在推动我们更接近通用人工智能（AGI）的圣杯。如果一个人工智能甚至无法遵循一个简单的、基于规则的任务的明确指令，那么它就不能进行任何人类意义上的“推理”。相反，他们在受控环境中对这些所谓的“大型推理模型”（LRM）进行了测试，而他们的发现彻底推翻了之前的所有说法。只需增

我们耳闻 OpenAI 的 o1 o3 o4 模型、Anthropic 的“思考型”克劳德模型，以及谷歌的双子前沿系统，所有这些都在推动我们更接近通用人工智能（AGI）的圣杯。如果一个人工智能甚至无法遵循一个简单的、基于规则的任务的明确指令，那么它就不能进行任何人类意义上的“推理”。相反，他们在受控环境中对这些所谓的“大型推理模型”（LRM）进行了测试，而他们的发现彻底推翻了之前的所有说法。只需增