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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激光雷达变“大白菜”，纯视觉方案还有优势吗？
激光雷达成本大幅下降，纯视觉方案是否还能保持优势？本文从个人视角探讨了激光雷达和纯视觉方案在自动驾驶领域的竞争与发展趋势。
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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。
LSTM之父的惊人声明：1991年我就提出了线性自注意力机制，领先Transformer 26年
LSTM之父Jürgen在报告中指出，他在1991年就已经提出了线性自注意力机制，这一发现比Transformer早了26年。本文将带你深入了解这一惊人的历史，并探讨其对未来AI发展的影响。
AI如何区分猫和狗：从个人视角探索背后的科技奇迹
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谷歌最强大模型登场，掀Agent风暴，放AI芯片大招，深夜突袭OpenAI
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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。
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博弈论入门：当博弈论遇上机器学习
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