推理时优化，模型不训练也可以变聪明

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Anthropic CPO揭秘7个大语言模型提示词的新玩法

试了个冷门 AI 工具，一行 prompt 就给 JupyterLab 加了个新功能

这个视频介绍了通过AI工具，只使用一行prompt，就可以给耳熟能详的jupyter lab加一个实用功能 仓库链接: https://github.com/huccihuang/jupyterlab color theme: monokai pro font: code newroman nf 终端增强: ohmyzsh + autosuggestion

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在你训练神经网络时，梯度下降算法究竟是如何工作的？

视频简介： 七十年代初，哈佛研究生沃伯斯提出能训练多层神经网的“反向传播”算法，自比牛顿定律，却被权威明斯基否定。实践证明，它可训练自动驾驶、手写识别，乃至今天的大模型。以 Meta 的 Llama-3.2 为例，输入“法国的首都是”，算法会微调上百亿参数，令答案更倾向“巴黎”。流程是：按权重算输出，经 softmax 得概率，用交叉熵评误差，再靠链式法则算出各权重对误差的影响，沿误差下降方向更新；它利用小学习率反复迭代，像顺着山坡下滑，逐步逼近最低点。演示用经纬度区分巴黎、马德里、柏林、巴塞罗那：输入坐标，经线性层和 softmax 得四城概率，再用反向传播迭代，把平面调成正确边界。同理，数十层、亿级参数的语言模型在高维空间中也靠它雕刻复杂分区，把散布各处但指向同一词的样本聚拢。昔日被嘲“学不会”的算法，如今驱动几乎所有 AI。 本视频翻译自： https://www.youtube.com/watch?v=VkHfRKewkWw 本视频翻译自：

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任正非时隔五年再接受采访，展现了中国科技完整布局！从数学补物理、非摩尔补摩尔的技术突围，到年投600亿做基础研究的长期主义。美国学者：我看到了未来，它不在美国。

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学渣的高考冲刺终极奥义，浏览器释放「全科核武库」

这段时间用下来，感觉夸克就像个百宝箱，里面藏着各种实用工具。它能通过深度搜索，结合个人情况给出详细建议，还能依据权威文章提供专业回答。日常用来做 PPT、解题也很方便，而且回答速度很快，不像某 seek 那样经常卡顿转圈！