它们不是四个互相替代的方案,而是同一个状态方程在四种离散化假设下的解。看清这一点,选型问题会简单一半。
导语
时序建模领域过去五年最消耗工程师注意力的一场争论是”Mamba 能不能取代 Transformer”。这场争论之所以反复无解,是因为大部分对比都在模型层面做(谁的 benchmark 高、谁的 FLOPs 低),而真正的差异在更下面一层:
摘要: 强化学习(Reinforcement Learning, RL)从上世纪 50 年代的早期构想,到 AlphaGo 的里程碑式突破,再到如今在大语言模型(LLM)中的全面渗透,走过了一条波澜壮阔的技术演进之路。本文回顾了 RL 的核心发展脉络,并重点聚焦 RL 如何与 LLM 结合——从 RLHF 到 PPO、DPO,再到 GRPO、BRPO 等最新算法,梳理其背后的技术逻辑、演进逻辑与前沿趋势。
导语: 推荐系统已经渗透到我们生活的方方面面——淘宝的商品、抖音的视频、知乎的回答、Spotify 的歌单、小红书的内容。本文从最传统的推荐方法一路讲到最前沿的研究方向,用尽量通俗的语言完整梳理推荐系统的技术演进脉络。
在信息爆炸的时代,核心问题不再是”信息不够多”,而是”注意力不够用”。假设你在淘宝上有 1000 万种商品,在抖音上有数亿条视频,你一天能看完多少?所以平台需要帮你筛选——这就是推荐系统的任务。
推荐系统的本质就是在海量物品和有限用户注意力之间架桥。
从商业角度看,推荐系统直接驱动了平台的核心增长飞轮:更好的推荐 → 更高的用户参与度 → 更多的数据 → 更好的推荐。
让 AI Agent 学会新本事,不需要写一行代码——只需要写一份 Markdown。
OpenClaw Skill 是一种教 AI Agent 如何使用工具、何时调用工具的机制。每个 Skill 本质上是一个包含 SKILL.md 文件的目录,里面用 YAML frontmatter 定义元数据,用 Markdown 正文给 Agent 下发操作指令。
当你用自然语言跟 Agent 对话时,它会根据你的请求自动匹配并加载最相关的 Skill,然后按照你写好的步骤去执行。
Skill 的核心优势:
在Mac上搭建本地大模型环境,OpenClaw(一款开源的大模型管理/运行工具)搭配Ollama(轻量本地大模型运行器)是非常便捷的组合——无需复杂配置,新手也能快速上手。本文将详细补全每一步操作,从Ollama安装、模型选择,到Homebrew配置、OpenClaw安装,再到最终对接测试,全程实操无废话,亲测可用(适配Intel芯片和Apple Silicon芯片Mac)。
对某一公司业务进行调研后,对内调研报告可以按以下思路简单组织。
比如对A公司的B板块进行数智化升级方面的调研:
一、调研背景
本文主要摘取自工信部《服务型制造标准体系建设指南》
服务型制造,是制造与服务融合发展的新型产业形态,是制造业转型升级的重要方向。制造业企业通过创新优化生产组织形式、运营管理方式和商业发展模式,不断增加服务要素在投入和产出中的比重,从以加工组装为主向“制造+服务”转型,从单纯出售产品向出售“产品+服务”转变,有利于延伸和提升价值链,提高全要素生产率、产品附加值和市场占有率。
Launch Terminal and then issue the following command:
xattr -cr /path/to/application.app
For example:
xattr -cr /Applications/Signal.app
The -c flag removes all attributes, whereas -r applies recursively for the entire targeted .app directory contents.
reference: https://www.cnblogs.com/chester-cs/p/13780730.html