博弈论入门：当博弈论遇上机器学习
本文从个人视角出发，探讨了博弈论与机器学习的结合，介绍了博弈论在支持向量机（SVM）、生成对抗网络（GAN）和强化学习中的应用，并展望了未来的发展方向。
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微软Phi-4封神：14B小模型数学击败GPT-4o，合成数据占比40%，36页技术报告出炉
微软推出的14B参数小型语言模型Phi-4在数学推理方面表现出色，超越多个更大规模的模型，如70B的Llama 3.3和72B的Qwen。 Phi-4使用40%合成数据进行训练，并发布了详细的36页技术报告。
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AI如何区分猫和狗：从个人视角探索背后的科技奇迹
本文从个人视角探讨了AI如何区分猫和狗的技术原理，介绍了图像特征提取、数据重要性以及AI与真实世界的差距，并展望了未来的发展方向。
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从零开始：如何用PyTorch开启深度学习之旅
本文通过讲述一位初学者如何从零基础逐步掌握PyTorch的故事，分享了他在学习过程中遇到的挑战及解决方案，旨在帮助更多人顺利踏入深度学习领域。
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课堂有生成 学习无止境：从公开课到个人成长的思考
本文通过参与蒙城二幼仁和路第二园区的公开课活动，分享了课堂设计的创新、学生的积极参与、教师的专业发展以及面向未来的教育理念。文章强调了课堂的生成性和学习的无止境性，呼吁教育工作者和学生共同成长。
OpenAI 推出“强化微调”计划：让创建专家大模型更简单了
OpenAI推出了“强化微调”计划，旨在通过特定领域数据对大型语言模型进行优化，使其从“高中水平”提升至“博士级专家”的能力。这项技术将为高校、研究人员和企业提供独特的AI解决方案，特别是在法律、保险、医疗保健、金融和工程等领域。
构建测试的体系化思维（高级篇）
本文从提前规划与策略制定、自动化测试执行与监控、智能化测试工具的应用、数据驱动的测试优化等方面，详细介绍了如何构建测试的体系化思维，提升测试的效率和质量。
谷歌最强大模型登场，掀Agent风暴，放AI芯片大招，深夜突袭OpenAI
谷歌发布多模态模型Genie 2和AI芯片，向OpenAI发起挑战。与此同时，Meta和亚马逊也相继推出重磅AI产品，AI竞赛进入白热化阶段。
一文搞懂池化层！Pooling详解(网络下采样篇)
作为一名深度学习初学者，我在学习卷积神经网络时遇到了池化层这个概念。本文将从个人视角出发，详细解释池化层的工作原理、参数设置及其优缺点，并结合实际应用场景，帮助读者全面理解池化层的作用。