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多个可选的方式对盲人来说就是出行的依靠！总有一种我能到达目的地~

大师兄手把手带教，包教包会，DeepSeek无脑搞定发表级科研论文写作！

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【麦麦0.7.0版本即将发布】一个颠覆AI语聊体验的智能体！

「Github一周热点73期」本地manus替代，AI 数据查询引擎 ，小智AI 聊天机器人，动态人像生成和一栈式后端开发平台

GitHub 一周热点第73期(2025/05/25 - 5/31），本期内容包括本地manus替代，AI 数据查询引擎 ，小智AI 聊天机器人，动态人像生成和一栈式后端开发平台。最后还有2份资料分享。

谁能想到，用人工智能就能系统学习一遍运营知识呢

总有一些伙伴想要跨行转做运营，却又因为不熟悉内容，一直焦虑没有信心。其实用问小白就够了，基础的知识全，进阶知识更全

【中字】原来KL散度这么厉害，还有到底怎么落地计算

Jia-Bin Huang https://www.youtube.com/watch?v=tXE23653JrU 视频里聊到了KL散度（KL divergence），说白了，它就是用来衡量两个概率分布有多不一样的。 视频介绍这个概念讲得挺直观的，先从单个结果的“意外程度”或者说信息量讲起，然后引出“熵”，说熵就是一个分布的平均信息量。接着讲了“交叉熵”，这个就是你本来用真实的P分布算，结果却用了一个近似的Q来算，平均下来多出来的信息量。 而KL散度呢，视频里解释说，它其实就是你用Q代替P会多付出的那个“额外代价”或者叫效率损失，所以它能衡量P和Q到底差多少。 视频还特别提到了KL散度在机器学习里非常重要。 它也指出，KL散度其实不算一个真正的“距离”，因为它有个不对称的特点，就是说算从P到Q跟算从Q到P是不一样的，表现出来的行为也不同，比如前向KL偏向于模式覆盖（mode covering），反向KL偏向于模式寻找（mode seeking）。 最后，视频也提到了，精确计算KL散度在实际中挺有挑战的，所以介绍了一些高效的估计方法，像是蒙特卡洛方法（Monte Carlo techniques），还有一些减少方差的技巧（variance reduction），这样算出来结果能更准。

AI全自动替你干活，打工人天选Agent实测

这已经不是AI简单写写稿子了，当我把需求一发，它自己深度调研、分解任务、抓取数据、写报告、做PPT，一口气干掉我一周的工作量

【2025最强AI对决】Claude 4 Opus vs GPT o3 vs Gemini 2.5 vs Grok 3 | 10项终极测试谁能赢？

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DeepSeek用三个月的时间，揭示了国人集体心理压抑的真相

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