使用excalidraw制作所以，你想学习人工智能？但你不知道如何开始或从哪里开始？我在2020年写了一篇。但我意识到，参加很多课程并不是正确的方法。为了摆脱教程地狱并学到东西，你必须动手实践，从零开始编写算法，实现论文，并使用人工智能进行有趣的项目来解决问题。本文试图制定一份遵循这一理念的课程计划。首先，关于课程计划的一些说明和学习建议。

Photo byon大型语言模型（LLMs）在生成文本方面表现出色，但获得像 JSON 这样的结构化输出通常需要巧妙的提示，并希望 LLM 能够理解。值得庆幸的是，在 LLM 框架和服务中变得越来越普遍。这让你可以定义你想要的确切输出格式。这篇文章将深入探讨使用 JSON 模式的受限生成。我们将使用一个复杂、嵌套且现实的 JSON 模式示例，引导 LLM 框架/API，如 Llama.cpp 或

用于表格数据监督学习的深度学习架构从简单的多层感知器(MLP)到复杂的变换器和检索增强方法不等。本研究强调了一个重要但迄今为止被忽视的机会，以显著改善表格MLP:即参数高效集成——一种将多个模型作为一个模型生成多个预测的集成实现范式。我们首先开发了TabM——一个基于MLP的简单模型以及我们对BatchEnsemble(现有技术)的变体。然后，我们在公共基准上对表格深度学习架构进行大规模评估，考虑

我们定义了一组标准的NER标签，以展示各种用例。然而，对于我们特定的任务——用知识库链接丰富文本，只需要一个子集就足够了。# 定义了一个列表labels，包含了各种标签，用于对文本进行分类labels = ["person", # 人物，包括虚构的角色"fac", # 建筑物、机场、高速公路、桥梁等"org", # 组织、公司、机构等"gpe", # 地理政治实体，如国家、城市、州等"loc",

指定一组函数并使用API生成函数参数。通过使用模型生成的参数实际执行函数，完成循环。

📌 基准:📌 目标:📌 深度学习模型:📌 最佳模型:🏆 ->RMSLE: 0.38558->#1 排行榜（2022年9月21日），本笔记本的V24版本在这个笔记本中，我尝试测试和学习使用机器学习进行时间序列预测的不同方法。我想呈现一个全面的预测工作流程。我的主要重点是探索神经网络模型（如LSTM、NBEATS、TCN、TFT、N-HiTS）。我基本的理解是：这些复杂而灵活的方法需要大量的

重要的是要注意，聚类不一定与您打算使用它们的目的完全匹配。更多的聚类将关注更具体的模式，而较少的聚类通常会关注数据中最大的差异。在二维投影中对聚类进行可视化。在这次运行中，绿色聚类（#1）似乎与其他聚类非常不同。让我们看一下每个聚类的几个样本。我们使用一个简单的k-means算法来演示如何进行聚类。聚类可以帮助发现数据中有价值的隐藏分组。我们将使用text-davinci-003来为聚类命名，基于

这对于向用户呈现步骤的进度非常有用（例如，当助手正在编写代码或执行检索时，可以显示旋转器）。在聊天完成中，模型只会回复一条消息，而在助手API中，运行可能导致助手使用一个或多个工具，并可能向线程添加多条消息。然而，您很快就会看到，我们可以在不改变太多代码的情况下为我们的助手添加非常强大的功能！对于某些用例来说，这可能已经足够了 - 但是，如果我们想要更多关于助手正在做什么的细节，我们可以查看运行步

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Github:https://github.com/KindXiaoming/pykan.git论文：https://arxiv.org/abs/2408.10205AI + 科学的一个主要挑战在于它们固有的不兼容性:当今的人工智能主要基于连接主义，而科学依赖于符号主义。为了弥合这两个世界，我们提出了一个框架，以无缝协同科尔莫哥洛夫-阿诺德网络 (KANs) 和科学。该框架强调 KAN 在科学发现