解锁unlist在网页爬取中的另类用法
本文介绍了一种结合unlist、代理IP和多线程技术的高效网页爬取方法，以今日头条为例，展示了如何采集新闻热点数据。通过使用unlist展平嵌套HTML结构，简化数据解析；利用代理IP规避IP限制，确保抓取安全；采用多线程提高效率。代码实现包括安装依赖库、配置代理、任务分发及数据解析，最终实现了高效的数据抓取与处理。
线性化注意力综述：突破Softmax二次复杂度瓶颈的高效计算方案
大型语言模型虽在各领域表现出色，但其核心的softmax注意力机制存在显著的计算资源消耗问题。本文探讨通过线性时间复杂度的替代方案突破这一瓶颈，介绍线性注意力机制、门控线性注意力及状态空间模型（SSM）等创新方法，旨在优化计算效率与内存容量之间的权衡，提升模型性能。
鸿蒙开发：文本合成语音
在鸿蒙当中，如何实现根据指定的文本进行合成语音合成播放呢，其实也是非常的简单，因为鸿蒙当中也有textToSpeech。
UCLA、MIT数学家推翻39年经典数学猜想！AI证明卡在99.99%，人类最终证伪
近日，加州大学洛杉矶分校和麻省理工学院的数学家团队成功推翻了存在39年的“上下铺猜想”（Bunkbed Conjecture），该猜想由1985年提出，涉及图论中顶点路径问题。尽管AI在研究中发挥了重要作用，但最终未能完成证明。人类数学家通过深入分析与创新思维，找到了推翻猜想的关键证据，展示了人类智慧在数学证明中的不可替代性。成果发表于arXiv，引发了关于AI在数学领域作用的广泛讨论。
NeurIPS 2024 (Oral)：如何量化与提升思维链的推理能力边界？
论文提出推理边界框架（RBF），通过定义推理边界（RB）及其组合定律，提供了一种量化CoT上限的新方法，并提出了三种类别的RB及优化策略。该研究在27个模型和5个任务上进行了广泛实验，验证了RBF的有效性，为理解与优化LLMs的推理能力提供了新见解。
此外，MIT的一项研究探讨了完全微调和低秩适配（LoRA）的差异。尽管两者在模型准确性上相似，但它们在谱结构、泛化行为和参数空间访问方面存在显著不同。完全微调保留了预训练模型的大部分谱结构，而LoRA引入了“入侵维度”，导致在多任务学习中的泛化能力较差。研究还提出了一些减少入侵维度影响的方法，以改善LoRA模型的表现。
基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测，使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络（e1, e2）协同工作，结合遗传算法优化，提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果，验证了该方法的有效性。
《驯服“过拟合”之兽：守护人工智能算法的精准与稳健》
在人工智能发展中，过拟合是算法训练中常见问题，指模型过度学习训练数据中的细节和噪声，导致对新数据泛化能力差。为避免过拟合，需从数据质量和数量入手，确保数据多样性并适当增加数据量。同时，数据预处理（如归一化）、选择合适的模型复杂度、应用正则化技术（如L1/L2正则化）、采用早停法和交叉验证等方法，可有效提高模型的稳定性和准确性。防范过拟合至关重要，尤其在医疗、金融等领域，以确保算法的可靠性和实用性。
《特征工程：自动化浪潮下的坚守与变革》
特征工程在机器学习中至关重要，它将原始数据转化为模型可用的特征，提升模型性能。尽管自动化方法如自动编码器和特征选择算法逐渐兴起，能够在特定场景下高效处理数据，但人类专家的领域知识和直觉仍不可替代。未来，特征工程与自动化方法将融合共生，通过优势互补，共同推动机器学习技术的进步与发展。