机器学习
使用FastAPI和Redis缓存加速机器学习模型服务
译者 | 李睿审校 | 重楼本文介绍了如何使用FastAPI和Redis缓存加速机器学习模型服务。 FastAPI作为高性能Web框架用于构建API，Redis作为内存中的数据结构存储系统作为缓存层。 通过集成FastAPI和Redis，系统能快速响应重复请求，避免冗余计算，显著降低延迟和CPU负载。
6/16/2025 7:55:29 AM
李睿
告别中心云：构建分布式联邦AI的三大技术支柱
译者 | 朱先忠审校 | 重楼传统云计算依赖集中式数据训练模型，但边缘计算的普及催生了新范式——去中心化机器学习。 其核心代表——联邦学习正在颠覆传统流程。 本文将对联邦学习概念及其三个关键技术展开讨论。
6/11/2025 8:32:44 AM
朱先忠
XRobotics 推出新型比萨机器人，每月生产 2.5 万张披萨
在旧金山，一家名为 XRobotics 的机器人公司正以其最新的厨房助手 ——xPizza Cube 引起关注。 这款比萨机器人体积相当于一个叠放的洗衣机，运用机器学习技术，能够将酱料、奶酪和香肠快速、准确地涂抹在比萨饼上。 每台机器每月租赁费用为1300美元，合同期为三年，能够在一小时内制作高达100张比萨。
6/10/2025 2:00:46 PM
AI在线
机器学习轻量化加速的五大核心技术突破
译者 | 朱先忠审校 | 重楼简介无论你是在准备面试，还是在工作中构建机器学习系统，模型压缩都已成为一项必备技能。 在大语言模型（LLM）时代，模型规模越来越大，如何压缩这些模型以使其更高效、更小巧、更易于在轻量级机器上使用，这一挑战从未如此严峻。 在本文中，我将介绍每位机器学习从业者都应该理解和掌握的四种基本压缩技术。
6/3/2025 8:45:25 AM
朱先忠
Gartner：到2029年，50%的云计算将用于AI工作负载
全球著名咨询调查机构Gartner在官网公布了，未来4年影响云计算增长的几大趋势。 分别包括对云的不满、AI/机器学习需求增加、多云和跨云、行业解决方案、数字主权和可持续性。 对云的不满尽管云采用仍在增长，但并非所有实施都成功。
5/26/2025 9:22:00 AM
使用FastAPI和Redis Caching加快机器学习模型推理
译者 | 布加迪审校 | 重楼Redis 是一款开源内存数据结构存储系统，是机器学习应用领域中缓存的优选。 它的速度、耐用性以及支持各种数据结构使其成为满足实时推理任务的高吞吐量需求的理想选择。 我们在本教程中将探讨Redis缓存在机器学习工作流程中的重要性。
5/14/2025 8:16:46 AM
布加迪
连续思维机器来了！Transformer八子之一创企推出，让AI不再「一步到位」拍脑袋做决定
科学界的一个共识是：即使是最复杂的现代人工智能，也难以媲美人类大脑的表现和效率。 研究者经常从大自然中寻找灵感，了解如何在人工智能领域取得进步，例如利用进化来合并模型、为语言模型进化出更高效的记忆或探索人工生命的空间。 虽然人工神经网络近年来让人工智能取得了非凡的成就，但它们仍然是其生物对应物的简化表征。
5/13/2025 8:56:54 AM
100个Python机器学习小技巧，让你速通ML
构建机器学习模型是数据科学的关键环节，涉及运用算法进行数据预测或挖掘数据中的模式。 本文分享一系列简洁的代码片段，涵盖机器学习过程的各个阶段，从数据准备、模型选择，到模型评估和超参数调优。 这些代码示例能帮助你使用诸如Scikit-Learn、XGBoost、CatBoost、LightGBM等库，完成常见的机器学习任务，还包含使用Hyperopt进行超参数优化、利用SHAP值进行模型解释等高级技术。
5/7/2025 7:17:18 AM
学研君
数据科学家必备：从回归到CNN，简明概述常见机器学习模型
机器学习是现代人工智能的核心，支撑着从推荐系统到自动驾驶汽车等各类应用。 但每一个智能应用背后，都离不开那些奠定基础的模型。 本文将为你简明而全面地梳理关键的机器学习模型，帮助你系统掌握核心概念与应用。
4/30/2025 1:40:00 AM
新叔
Orange：一个免费的交互式数据挖掘与机器学习平台
Orange 是一款开源的数据分析与可视化工具，专注于数据挖掘和机器学习领域。 它提供了直观的图形化界面，用户无需编程和数学知识即可完成数据科学工作流程，同时也支持通过 Python 脚本实现高级功能。 功能简介Orange 图形化编程对于初学者非常友好，他们可以专注于数据分析本身，而不是耗时的编程工作。
4/29/2025 9:26:34 AM
不剪发的Tony老师
字节跳动启动 “Top Seed” 计划，面向 2026 届博士生招募 AI 人才
字节跳动近日宣布正式启动2026届 “Top Seed” 大模型顶尖人才校招计划，计划招募约30位优秀博士生。 这一项目专注于前沿的人工智能领域，涵盖大语言模型、机器学习算法与系统、多模态生成与理解、语音处理等研究方向。 字节跳动希望通过此举，吸引那些在大模型研究领域具备极强潜力和热情的年轻才俊。
4/28/2025 12:00:40 PM
AI在线
一行代码不用写，AI看论文自己「生」出代码库！科研神器再+1
这几年，AI领域的科研人员遇到一个问题。 那就是机器学习的论文实在是多到看不过来，更别说还要用代码实现论文中逻辑。 HuggingFace上的「每日论文」板块每天都有十几篇新出的研究论文这导致一个问题，研究者往往「重视结果」而没有精力来用用代码验证，并且复现很多先前的工作有点「重复造轮子」，浪费研究者的精力。
4/28/2025 9:06:00 AM
新智元
大模型何以擅长小样本学习？ICLR 2025这项研究给出详细分析
近年来，大语言模型（LLM）在人工智能领域取得了突破性进展，成为推动自然语言处理技术发展与通用人工智能实现的核心力量。 上下文学习能力（In-Context Learning, ICL）是 LLM 最显著且重要的能力之一，它允许 LLM 在给定包含输入输出示例的提示（prompt）后，直接生成新输入的输出，这一过程仅通过前向传播而无需调整模型权重。 这种能力使得 LLM 能够基于上下文中的示例快速理解并适应新任务，展现出强大的小样本学习和泛化能力。
4/27/2025 9:10:00 AM
机器之心
不要小看线性回归！
在数据领域初学时，大家常听到的一个建议是：不要试图把整个机器学习都学透——因为它实在太庞大且变化太快，根本不现实；而更应该聚焦在少数几个与数据工作日常紧密相关的模型，比如决策树、支持向量机，当然，还有线性回归。 线性回归本身就是一个非常实用的模型，更有意思的是，许多其他机器学习模型其实都是在它的基础上稍作改动而来。 本文的目的，就是想让大家看到这一点。
4/27/2025 4:02:00 AM
AI模型蒸馏：大语言模型的“瘦身革命”
译者 | 朱先忠审校 | 重楼简介模型蒸馏是一种机器学习新技术，其基本思想是让较小的模型（学生）模仿较大的模型（老师）的行为。 当前，已经存在几种方法可以实现这一技术（将在下文中展开具体介绍），但其目标都是在学生模型中获得比从头开始训练更好的泛化能力。 模型蒸馏示例：学生（较小）模型使用蒸馏损失函数从教师模型中学习，该函数使用“软标签”和预测（使用OpenAI GPT4o生成的图表）一、为什么模型蒸馏很重要？
4/22/2025 8:08:37 AM
朱先忠
围绕多智能体黑箱非凸优化共识难题，华南理工大学团队发表系列研究
多智能体系统分布式共识优化的一系列研究来了！ 在智能城市、智能电网、无人系统等前沿应用不断扩展的今天，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）作为新一代智能协同的技术基础，正迎来前所未有的发展机遇。 在这些系统中，多个具备计算与通信能力的智能体需要在没有中心协调、通信受限的条件下实现任务协作、资源共享与一致性决策。
4/17/2025 8:55:24 AM
量子位
全球人工智能市场预测到 2034 年将达到 3680 亿美元
全球人工智能（AI）市场在2024年的规模预计为6382.3亿美元，到2034年将增长至3680.47亿美元，年均增长率(CAGR)为19.20%。 人工智能技术正在快速发展，成为各行业数字化转型的重要组成部分。 从自动化日常任务到智能决策，机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等 AI 技术正在广泛应用于医疗、金融、零售、汽车和制造等领域。
4/15/2025 12:02:18 PM
AI在线
机器学习|从0开发大模型之复现DeepSeek的aha moment
前面一篇文章介绍了《从0开发大模型之DeepSeek的GRPO》，并且实现了一个简单版本的 GRPO 代码，不过从工程领域来看，并没有复现DeepSeek-R1，于是最近申请了48G的显存，结合一些开源的方案复现aha monent，并给出完整的代码和工具链。 1、什么是 aha monent DeepSeek-R1 论文中提到，模型让作者「见证了强化学习的力量和美感」，在DeepSeek-R1-Zero的中间版本，「顿悟时刻」来了：模型学会了以人类的语气进行反思。 aha monent 2、使用什么的基座模型和训练数据 由于显卡只有48G，可以用基座模型Qwen2.5，模型大小：0.5B，1.5B，3B训练数据有很多：（可以直接在huggingface上找到） a.AI-MO/NuminaMath-TIR：包括72K行的数学问题，解决方案和答案，是从 NuminaMath-CoT 数据集提炼出来的 b.
4/3/2025 3:46:53 PM
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