微软开源AI量化投资平台Qlib，正在重塑量化研究与实盘实现的边界：• 全流程支
微软开源AI量化投资平台Qlib，正在重塑量化研究与实盘实现的边界：• 全流程支
爱生活爱珂珂的文章
《Modular Manifolds》神经网络权重正则化的下一步：将权重矩阵限制
《Modular Manifolds》神经网络权重正则化的下一步：将权重矩阵限制
2023 年与 2025 年大语言模型训练对比，揭示了未来模型演进的关键转折：•
2023 年与 2025 年大语言模型训练对比，揭示了未来模型演进的关键转折：•
2023年“AI赋能”成为营销热点，2026年“无AI”或将崛起，企业营销策略正
2023年“AI赋能”成为营销热点，2026年“无AI”或将崛起，企业营销策略正
![[人人能懂] 从数据纯度、反馈标尺到心智公理你是否想过，AI变聪明的速度，竟取决](http://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/221cf6b5541c1e2baac02b2ec91e5769.jpg)
[人人能懂] 从数据纯度、反馈标尺到心智公理你是否想过，AI变聪明的速度，竟取决
[人人能懂] 从数据纯度、反馈标尺到心智公理你是否想过，AI变聪明的速度，竟取决
![[CL]《LLM Output Homogenization is Task D](http://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/98a95cbca983b4807e85cefd13a6ddc3.jpg)
[CL]《LLM Output Homogenization is Task D
[CL]《LLM Output Homogenization is Task D
![[CL]《RLBFF: Binary Flexible Feedback to](http://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/d63a8b88d8adb34a0d1cf327efcff46b.jpg)
[CL]《RLBFF: Binary Flexible Feedback to
[CL]《RLBFF: Binary Flexible Feedback to
![[LG]《Scaling Laws are Redundancy Laws》Y](http://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/d399126ff9c1028fcf837cf30ba334ca.jpg)
[LG]《Scaling Laws are Redundancy Laws》Y
[LG]《Scaling Laws are Redundancy Laws》Y
![早！[太阳] 早安 ](http://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/af3aa0d60ad557b467a42a88f5323f23.jpg)
早！[太阳] 早安
早！[太阳] 早安
图论不仅是数学工具，更是工程师解构复杂系统的核心思维框架。掌握图论，等于掌握理解
图论不仅是数学工具，更是工程师解构复杂系统的核心思维框架。掌握图论，等于掌握理解
![[人人能懂] 思考的价值、地图的力量、垃圾数据的代价想知道如何让AI的学习效率提](http://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/149ab563f8e118bbae9a584b8e409ad6.jpg)
[人人能懂] 思考的价值、地图的力量、垃圾数据的代价想知道如何让AI的学习效率提
[人人能懂] 思考的价值、地图的力量、垃圾数据的代价想知道如何让AI的学习效率提
向海量向量数据库查询靠速度与精准的平衡。理解向量索引的本质，是优化性能的关键。•
向海量向量数据库查询靠速度与精准的平衡。理解向量索引的本质，是优化性能的关键。•
《EmbeddingGemma: Powerful and Lightweigh
《EmbeddingGemma: Powerful and Lightweigh
Dayflow：基于 AI 的 macOS 屏幕活动时间线生成工具，助你精准还原
Dayflow：基于 AI 的 macOS 屏幕活动时间线生成工具，助你精准还原
《Embodied AI: From LLMs to World Models》
《Embodied AI: From LLMs to World Models》
![[LG]《Discovering Association Rules in Hi](http://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/f74435bfba5680b135f8735d99c589b1.jpg)
[LG]《Discovering Association Rules in Hi
[LG]《Discovering Association Rules in Hi
![[CL]《How Much of Your Data Can Suck? Thr](http://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/6ef091f4844f951d4d0505ffd99ba66e.jpg)
[CL]《How Much of Your Data Can Suck? Thr
[CL]《How Much of Your Data Can Suck? Thr
![[LG]《Generative Model Inversion Through](http://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/a71ca742f158b9148cc590ebb93c5b6a.jpg)
[LG]《Generative Model Inversion Through
[LG]《Generative Model Inversion Through
![[CL]《Thinking Augmented Pre-training》L W](http://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/fb325878df183da46ecf54e78065adcd.jpg)
[CL]《Thinking Augmented Pre-training》L W
[CL]《Thinking Augmented Pre-training》L W
![早！[太阳] 早安 ](http://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/869bdb8db31e2bb44961b2620950769b.jpg)
早！[太阳] 早安
早！[太阳] 早安
作者信息
