在科研领域，同行评审(review-rebuttal)是保证学术质量的关键环节。这一过程中的辩论和反驳非常具有挑战性。传统的同行评审生成任务通常集中在表面层面的推理。 研究人员发现，考虑论点背后的态度根源和主题可以提高反驳的有效性。
昨天，TVM、XGBoost、cxxnet等机器学习工具的作者陈天奇宣布，自己所在的华盛顿大学新成立了一个实验室，组织代号“SAML”。
Numba @jit 装饰器有两种编译模式, Nopython 模式和Object 模式。nopython编译模式的行为本质上是编译修饰后的函数，使其完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方法，因为它可以获得最佳性能。@jit(nopython=True) 等效于@njit（）。
作为一门异常受欢迎的编程语言，Python的优点有很多，比如：易于学习、用途广泛、有成千上万个用于数据科学的有用的库。但同时，Python一直被诟病的就是它运行速度太慢。
这是「进击的Coder」的第 632 篇技术分享 来源：CSDN “ 阅读本文大概需要 5 分钟。 ” 作为一门异常受欢迎的编程语言，Python 的优点有很多，比如：易于学习、用途广泛、有成千上万个用于数据科学的有用的库。但同时，Python 一直被诟病的就是它运行速度太慢。 在去年的 PyCon US 2021 大会上，Python 之父 Guido van Rossum 曾表示：要在 2022 年的 Python 3.11 中，将 Python 速度提高 2 倍，4 年内，速度提升 5 倍，以解决
摘要：我们研究了训练大语言模型（LLM）的高效方法，使其具备多个专业领域的能力，如coding、数学推理和世界知识。我们的方法被命名为 "分支-训练-混合Branch-Train-MiX (BTX)（BTX）"，它以种子模型为起点，以并行方式对专家进行分支训练，同时提高吞吐量并降低通信成本。在对单个专家进行异步训练后，BTX 将其前馈参数汇集为专家混合（MoE）层中的专家，并对剩余参数求平均值，然后通过 MoE-finetuning 阶段学习token级路由。BTX 概括了两种特殊情况，一种是分支-训练-合并方法（该方法没有学习路由的 MoE 微调阶段），另一种是稀疏上循环方法（该方法省略了异步训练专家的阶段）。与其他方法相比，BTX 实现了最佳的精度-效率权衡。
近日，来自 Mila、哈佛大学等机构的研究者提出一种新型循环架构——循环独立机。它具备专门化特性，可以大幅提升模型在大量不同任务上的泛化性能。
Python猫注： 在今年 5 月的 Python 语言峰会上，Guido van Rossum 作了一场《Making CPython Faster》的分享（材料在此），宣告他加入了激动人心的“香农计划”，旨在 4 年内提升 Python 性能至 5 倍。近日，Guido 上了一档英文播客节目（时长 30 分钟），谈论了他正在做的与高性能相关的工作，解答了几个问题。播客作者整理了一份内容纪要，本文是对该纪要的翻译。注：文末有音频及文稿下载
虽然推出还不到 3 年，Transformer 已成为自然语言处理（NLP）领域里不可或缺的一环。然而这样流行的算法却需要极高的算力才能实现足够的性能，这对于受到算力和电池严格限制的移动端来说有些力不从心。
阿尔茨海默病（AD）分类的自动化方法具有巨大的临床益处，并可为防治该疾病提供见解。深层神经网络算法通常使用诸如MRI和PET的神经学成像数据，但是还没有对这些模式进行全面和平衡的比较。为了准确确定每个成像变体的相对强度，本研究使用阿尔茨海默病神经成像倡议（ADNI）数据集在阿尔茨海默病痴呆分类的背景下进行比较研究。此外，本文还分析了在融合环境中使用这两种模式的益处，并讨论了在未来使用深度学习的AD研究中如何利用这些数据类型
2022是关键的一年：协作式Web App颠覆了企业各个职能的运作方式；人工智能发展到关键的节点；市场环境的变化正在重塑企业等等。以下，是我认为对未来几年有意义的预测。
按照发布计划，Python 3.11.0 将于 2022 年 10 月 24 日发布。
nlohmann/json是一个C++的读写JSON的组件，号称使用现代C++范式写的。简单看了一下，这个组件确实包含了很多cpp11以上的特性，在vs2015及一下的版本甚至没办法正常编译。要正常使用需要vs2017及以上版本才行。
FoundationPose是一个「用于6D物体姿态估计和跟踪」的统一大模型，支持基于模型和无模型设置，无需微调即可应用于新颖的物体上，只要给出其CAD模型，或者拍摄少量参考图像即可。
来源：AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
语音和音乐是人类对声音最复杂、最独特的认知方式。这两个领域在多大程度上依赖于可分离的神经机制?这种专业化的神经基础是什么?对于这两个问题，虽然已经有了部分认识，但是对具体细节仍旧知之甚少。一些研究已经
选自GitHub 作者：Adam Bouhenguel 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、蒋思源 近日，Adam Bouhenguel 在 GitHub 上发布了一种基于 TensorFlow 的新型编程语言 Tensorlang，适用于更快、更强大和更易用的大规模计算网络（如深度神经网络）。本文介绍了 Tensorlang 的优势。 GitHub 地址：https://github.com/tensorlang/tensorlang 我们的目标是为更快、更强大和更易用的大规模计算网络（如深度神经网络）定义
人工智能和机器学习可以做很多事，完成许多任务，有些事任务AI很擅长，有些则没那么擅长，目前的趋势表明，翻译就属于AI非常擅长的那种任务。
原文标题：An Empirical Evaluation of Two General Game Systems: Ludii and RBG
如果你没有听（用）过 Json Schema，请允许我首先简单介绍一下。JSON Schema 是用于验证 JSON 数据结构的工具，如果你厌恶对 Json 数据各种 if else 的判断和校验，那该工具非常适合。它的官网：JSON Schema | The home of JSON Schema，先看一个简单的例子，假设我们有下面的 Schema：
NumPy的文件读写 NumPy中使用np.loadtxt()或者更加专门化的np.genfromtxt()将数据加载到普通的Numpy数组中，savetxt() 将数据保存到磁盘文件里。这些函数都有许多选项可供使用：指定各种分隔符、跳过行数等。我们以一个简单的逗号分割文件(csv)为例: import numpy as np ndarray1 = np.array([ ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee'], ['fff', 'ggg', 'hhh'
论文 1：Self-Supervised Learning of Graph Neural Networks: A Unified Review
通过方言，MLIR允许表示许多不同的抽象级别；我们之前定义的toy方言就是这样一个例子。尽管这些不同的方言可能代表不同的抽象，但我们通常想要执行一组共同的转换和分析。出现的问题是，为每种方言原生实现每个转换都会导致大量代码重复，因为内部算法通常非常相似(如果不是相同的话)。我们希望为转换提供不透明地挂钩到像toy这样的方言的能力，以获得他们需要的信息。
摘要：人类独特的认知能力源于特定局部神经模块之间的灵活相互作用，在功能专门化方面存在半球不对称。在这里，我们讨论这些计算设计原则如何提供一个构架，使一些最高级的认知操作成为可能，例如对世界结构的语义理解、逻辑推理和通过语言的交流。我们把重点放在卡尼曼的系统1和系统2上，从而与认知的双重加工理论相提并论。我们提出将这些思想与全球工作空间理论相结合，以解释信息产物在两个系统之间的动态传递。加深目前对神经认知不对称如何让人类变得特别的理解，可以点燃下一波神经科学启发的人工智能。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2302.03873v1.pdf
STP营销或STP三步曲，这里S指Segmenting market，即：市场细分；T指Targeting market，即：选择目标市场；P为Positioning，即：市场定位。正因为如此，营销大师菲利普·科特勒认为：当代战略营销的核心，可被定义为STP。
在 2017-2019 年之间，随着 Transformer 模型的提出，计算资源与大规模语料库不断出现，自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化，传统的全监督学习的范式逐渐达到了瓶颈，很难在传统的训练方式上取得大幅度提升。这时大规模预训练模型的如 Bert、RoBERTa 等模型的出现使得研究方向转向了以预训练模型为基础 + 下游任务 Fine-tune 的范式。
VR和AR技术对于提高工业生产的效率作用很大。 在伦敦举行的VR & AR World大会上，波音技术工程师保罗·戴维斯分享了他们利用VR和AR技术提高生产效率、减少设计失误的案例。 众所周知，生产制
1、提升python性能工具psyco:python代码加速器 Psyco 是严格地在 Python 运行时进行操作的。也就是说，Python 源代码是通过 python 命令编译成字节码的，所用的方式和以前完全相同（除了为调用 Psyco 而添加的几个 import 语句和函数调用）。但是当 Python 解释器运行应用程序时，Psyco 会不时地检查，看是否能用一些专门的机器代码去替换常规的 Python 字节码操作。这种专门的编译和 Java 即时编译器所进行的操作非常类似（一般地说，至少是这样），并且是特定于体系结构的。到现在为止，Psyco 只可用于 i386 CPU 体系结构。Psyco 的妙处在于可以使用您一直在编写的 Python 代码（完全一样！），却可以让它运行得更快。 Psyco 是如何工作的
上线近一年的「搜一搜」，一度被看作微信颠覆移动搜索的重要布局。但发展至今，搜一搜虽然也在不断拓展信息外延，却更多承担起微信内部信息疏导、流量分配的作用。 在这个已经不断完善入口当中，共有「朋友圈」、「资讯」、「公众号」、「小说」、「音乐」、「表情」等 6 大分类。因此，用户进入到搜一搜，本身就是带有极强的目的性的，它必然是为了满足用户在朋友圈、公众号等入口上无法精准抵达的信息诉求。 所以，搜一搜的方向变成了微信针对用户需求的分类实现。而随着微信生态中微商城、电商小程序的发展成熟，在搜一搜中加入商业购物不
这都是一些经典面试材料抄袭的"经典"的答案，没有一点权威意义,不一提，今天我们就从官方RFC文档一探究竟
物体姿态估计对于各种应用至关重要，例如机器人操纵和混合现实。实例级方法通常需要纹理 CAD 模型来生成训练数据，并且不能应用于测试时未见过的新物体；而类别级方法消除了这些假设（实例训练和 CAD 模型），但获取类别级训练数据需要应用额外的姿态标准化和检查步骤。
虽然也有一些生成矢量图形的算法，但是在监督训练中，又受限于矢量图数据集有限的质量和规模。
作者：David Eads（@deads2k）、王泽锋（@kevin-wangzefeng）
开发者工具制造商Perforce Software Inc.近日收购了Puppet Inc.，后者为公司企业提供用于自动化管理其信息技术基础设施的软件。 Perforce今天早上宣布了这笔交易。这宗收购的财务条款并没有披露。 总部位于明尼阿波利斯的Perforce提供一系列软件产品，旨在帮助应用程序开发团队提高生产力。该公司的产品可用于处理诸多任务，比如管理含有应用程序的代码文件，比如在部署到生产环境之前测试更新版。Perforce还为更专门化的任务提供工具，比如检查和排除在超级计算机上运行的工作负载中出
大语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步，为广泛的应用提供了一种非常有用的、与任务无关的基础。然而，直接应用 LLMs 去解决特定领域的复杂问题会遇到许多障碍，这些障碍源于领域数据的异质性、领域知识的复杂性、领域目标的独特性以及约束的多样性（例如不同的社会规范、伦理标准、宗教信仰等）。领域专业化是让 LLMs 在许多应用中实际投入使用的关键甚至是前提。因此，随着 LLMs 开始应用在越来越多的领域中的，领域专业化的技术在近期获得了加速发展和关注，而一份全面且系统的回顾能更好地总结和引导这一领域的持续工作。
为什么开发软件这么贵？为什么我的团队交付软件的速度这么慢？为什么我的软件发布赶不上计划？为什么开发一个软件要花这么长时间？
目前深度学习的繁荣过度依赖算力的提升，在后摩尔定律时代可能遭遇发展瓶颈，在算法改进上还需多多努力。
faster-cpython 项目的文档介绍了关于 Python 3.13 的规划，以及在 3.13 版本中将要实现的一些优化和改进。faster-python 是 Python 的创始人 Guido van Rossum 和他的团队提出的计划 ，目标是在四年内将 CPython 的性能提升五倍。
faster-cpython 项目的目标是提高 Python 解释器的性能，使其能够更好地支持大型应用程序和数据科学领域。3.13 的目标是将花在解释器上的时间减少至少 50%。希望通过以下方式实现这一目标：
最近，faster-cpython 项目的文档介绍了关于 Python 3.13 的规划，以及在 3.13 版本中将要实现的一些优化和改进。faster-python 是 Python 的创始人 Guido van Rossum 和他的团队提出的计划 ，目标是在四年内将 CPython 的性能提升五倍。
DDoS（分布式阻断服务攻击）现在已成为最常见的网络攻击手段。然而，很多中小企业往往因为未有遭受过 DDoS 攻击而抱有侥幸心理，只会选购成本和防御功效较低的网络安全方案，当真正遇上 DDoS 攻击时
说到百科，国际上最出名的莫过于 WikiPedia，而国内最出名的莫过于百度百科。当然，这两者也有一些差别。WikiPedia 支持多种语言，可以自由编辑，不过一般会要求提供必要的参考资料及链接来佐证。百度百科则只支持中文，对于编辑条目也有比较高的要求，一般来说是由专门的人员编写、审核。除了这两家之外，也有一些其他的大众百科，比如 中国大百科、360 百科、搜狗百科 等。大众百科的显著特点是范围非常广，适合大众科普，而想要查找一些太过详细的知识可能无法满足。
子豪 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 说起图像生成算法，大家也许并不陌生。 不过，大多数算法都针对栅格图像，也就是位图，而不支持矢量图。 虽然也有一些生成矢量图形的算法，但是在监督训练中，又受限于矢量图数据集有限的质量和规模。 为此，来自伦敦大学学院和Adobe Research的研究人员提出了一个新方法——Im2Vec，只需利用栅格训练图像进行间接监督，就可以生成复杂的矢量图形。 △Im2Vec的插值效果 原理架构 为建立无需向量监督的矢量图形生成模型，研究人员使用了可微的栅
默认网络是近年来静息态研究中最典型的研究发现，但该网络最初的发现却是来源于任务态研究。可以说，默认网络在连接静息态研究和任务态研究成果方面起到了至关重要的作用。因此，在脑科学研究中具有举足轻重地位的研究者对该网络都给予了很高的关注力度。例如，思影科技公众号在之前为大家带来的Marcus E. Raichle教授关于默认网络所写文章，直接点击即可阅览：
目前来看，FPGA可能没有像一些人预期的那样在深度学习的训练空间中占据一席之地，但AI推理的低功耗、高频率需求非常适合可重复编程硬件的性能曲线。
地理信息系统的定义是由两个部分组成的。一方面，地理信息系统是一门学科，是描述、存储、分析和输出空间信息的理论和方法的一门新兴的交叉学科；另一方面，地理信息系统是一个技术系统，是以地理空间数据库（Geospatial Database）为基础，采用地理模型分析方法，适时提供多种空间的和动态的地理 信息，为地理研究和地理决策服务的计算机技术系统。
前不久，微软和英伟达推出包含5300亿参数的语言模型MT-NLG，这是一款基于 Transformer 的模型被誉为“世界上最大、最强的生成语言模型”。
但我一直对了解哪些参数对性能的影响最大以及我应该如何调优lightGBM参数以最大限度地利用它很感兴趣。
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