𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
1天前
日常阅读,更多是一种pretraining,只需要关注过程。 过往,我们人脑的语言能力还是在于自然语言社会解释性,形式语言的逻辑证明是这种解释性的产品化,二进制计算机程序则是解释性的极致体现-可计算的可trackable也可以scalable,把形式语言关于计算确定性完全offloaded。 LLM的出现带来了彻底的offloading。不仅仅是形式语言如coding的生成,还在于自然语言本体
0xLeon @ Hubble.xyz
1周前
【Onchain Bloomberg招数据科学家,备战Onchain Finance!】 后端算法工程师(Web3 方向 - 机器学习) 技能职责:后端业务数据处理与开发:基于业务需求,设计并开发高可用、高性能的数据处理与机器学习工程模块,聚焦机器学习驱动的钱包标签识别场景(机构钱包 / 聪明钱 / 巨鲸钱包 / 风险钱包 / Scammer 钱包等),负责标签相关特征工程、模型训练数据 pi
Olivert
2周前
多学点人工智能技术知识。 吴恩达老师的机器学习课程个人笔记
在悉尼和稀泥
3周前
机器学习好啊,机器学习得学啊
Olivert
3周前
机器学习与人工智能的 30 个核心问题,英文版可以用在线阅读: