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AI领域的下一个比尔·盖茨或爱因斯坦

AI进步速度是否呈指数级增长

云计算GPU成本降低50%，相比AWS节省开发者50%

探讨当前AI算法的痛点

NLP、AI、ML、机器人是短暂趋势还是更深远的变革

谷歌提供Common Lisp与机器学习实习机会

初探人工智能及其预期

AI Crackpot指数讨论

关于研究生院的思考（计算机科学博士）

讨论对纽约市地方法律144的关注

初创公司通过书籍销售筹集资金

生物信息学家讨论

PyTorch相关教程、论文、项目和社区的精选列表。

O'Reilly书籍《动手学大型语言模型》的官方代码仓库。

NVIDIA的高性能深度学习推理SDK。

AI课程、书籍、视频讲座和论文的精选列表。

解释任何机器学习分类器的预测。

扩散模型资源和论文的集合。

从图形用户界面截图生成代码。

计算机视觉的高级AI可解释性工具。

基于PyTorch的开源NLP研究库。

使用深度学习进行图像超分辨率。

全面的深度学习笔记集合。

将文档轻松转换为结构化数据。

介绍了FlexOlmo，一种支持分布式训练和数据灵活推理的新型语言模型。

提出了一种跨模态掩码学习方法，用于NSCLC患者的生存预测。

提出了一种几何深度学习框架，用于高效预测CAD零件的LB谱，显著节省计算时间。

介绍了RawMed框架，用于生成多表时间序列EHR数据，接近原始EHR。

介绍了MCA-RG框架，通过医学概念对齐增强LLM在放射学报告生成中的表现。

提出DCRF-BiLSTM模型，用于语音情感识别，在多个数据集上达到高准确率。

Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR) improves the reasoning abilities of Large Language Models (LLMs) but it struggles with unstable exploration. We propose FR3E (First Return, Entropy-Eliciting Explore), a structured exploration framework that identifies high-uncertainty decision points in reasoning trajectories and performs targeted rollouts to construct semantically grounded intermediate feedback. Our method provides targeted guidance without relying on dense supervision. Empirical results on mathematical reasoning benchmarks(AIME24) show that FR3E promotes more stable training, produces longer and more coherent responses, and increases the proportion of fully correct trajectories. These results highlight the framework's effectiveness in improving LLM reasoning through more robust and structured exploration.

提出了一个LLM-powered框架，用于智能旅行规划、精确导航和动态行程适应。

提出了一个系统化的指令数据构建框架，用于提高指令集的覆盖范围和深度。

开发了一个CNN-based替代模型，用于实时预测喷射阵列中的努塞尔数分布。

提出了一种统一的方法，用于评估差分隐私中的重识别、属性推断和数据重建风险。

设计了一个OCR-powered管道，用于从发票中高效提取表格数据。