信息与知识摄取的方式，始终是我深思的主题。互联网让信息触手可及，其变革力量令人惊叹。然而，其中的信息质量却参差不齐，噪声远大于信号。我发现，通过订阅RSS（Really Simple Syndication）馈送，是过滤干扰、获取高质量内容的理想途径。 RSS的工作原理与价值 RSS意为“真正简单聚合”，任何发布内容的网站都可以选择根据RSS或Atom等规范提供一个馈送文件。这些馈送包含了足够的信息，使得内容能在其他地方展示（即“聚合”）。RSS规范自2009年以来未作更新，而Atom聚合规范则自2005...

当前移动设备的扬声器与触觉生成器存在诸多问题。首要问题是组件本身。智能手机中的扬声器以及当你触摸虚拟按钮时提供触感反馈的系统虽相对小巧，但仍然限制了移动设备可以达到的纤薄程度。这些微小部件也十分脆弱，如果你曾不慎摔落手机，可能深有体会。它们需要在机壳上开孔，而这些开口可能会让水分或杂物进入……

建造死星的最大障碍并非能源、材料或知识，而是所需的时间跨度。在数个世纪中，社会的观念可能发生变化，轻易地转向其他方向，银河系或许布满了废弃的半成品死星。 尽管科技进步加速，恰恰因此，未来稀缺的少数资源之一将是持久的专注力。神奇的材料能创造奇迹，惊人的能量源可驱动一切，丰富的知识与技能足以实现梦想。然而，真正完成宏大愿景的关键因素可能是任何社会在漫长岁月中的注意力分散。你的父母和祖父母视为重要的事情，在你眼中可能显得愚蠢，甚至令人尴尬。 跨越多代人生存期的工程需要一种极为有效的机制来传承其使命的重要性。建造一...

在那个周五的夜晚，詹·格兰茨坐在曼哈顿的公寓里，面前是一瓶廉价葡萄酒，一台键盘，以及积年累月的烦恼。她刚挂断两个朋友的电话——她们还是朋友吗？她疑惑着。尽管多年未曾联系，但她们带着同样的请求找到她：能否成为她们的伴娘？那时她26岁，已经至少六次担任伴娘。对于某些朋友，这个角色要花费700美元，而对于其他人则高达2000美元。她耗尽了积蓄，甚至向父母借钱来承担这些开销……

多年来，AMD一直致力于简化将针对NVIDIA CUDA API编写的代码库移植到HIP/ROCm平台的过程，尽管如此，开发者仍需付出努力。工具集已得到改进，如HIPIFY帮助自动生成代码，但这并非简单、即时且有保障的解决方案，尤其是在追求最佳性能时。过去两年，AMD悄然资助了一项计划，旨在实现二进制兼容性，使许多基于CUDA的应用程序能够在库级别上运行于AMD ROCm堆栈之上——无需修改源代码即可直接替换。对于许多实际工作负载而言，这为终端用户提供了一种无须开发者介入就能运行CUDA软件的解决方案。以下...

2024年2月9日，编程语言Mojo的开发商Modular在其官网上发布了一篇博客文章，阐述了Mojo在生物信息学中的潜力，尤其是它作为兼具高级特性和高性能的语言如何解决该领域处理大数据集时面临的困境。文章通过两个FASTQ文件处理基准测试展示了Mojo的速度优势，这引起了我的兴趣，因为我是热衷于高性能、高级编程的生物信息学家。本文将探讨我对这些基准测试的深入分析。 文中指出，生物信息学正挣扎于处理日益庞大的数据集，这些数据集之大需要编程来处理，但目前编程实践分为用于实际数据分析的动态高级语言和用于底层计算...

谷歌DeepMind的研究人员发布了一篇论文，介绍了一个无需搜索就能达到大师级水平的快速国际象棋（快棋）学习系统。这一成就引人入胜且颇具想象力，因为迄今为止，无论是基于机器学习还是其他方法，能够达到这个水平的计算机国际象棋系统都使用了搜索组件。初次阅读论文时，我的第一反应是发推特表示惊叹，认为这既疯狂又有趣。至今我仍然觉得它很惊人，但仔细阅读后，我发现它可能并不像最初设想的那样疯狂或有趣……

在GitLab工作的时光：六年回忆与反思2024年2月8日 2015年10月，我加入了GitLab，并在2021年12月离职，总计工作了六年多。之前我曾提及离开GitLab投身Inko项目，但未详细讲述2015年至2021年间在GitLab的工作经历。原因有二：一是我当时正承受着职业倦怠，无暇回顾过去；二是当时仍受保密协议约束，不确定能透露多少信息，即便可能并无大碍。 直至去年12月保密协议到期，虽然职业倦怠的影响仍在，但我有了重拾这段记忆的精力。本文将分为两大部分：一是根据记忆概述我在GitLab的时间，...

这个立方体设法在一个角落上平衡自己，并且可以同时以受控的方式绕其轴旋转。它使用巧妙的控件和一组三个反作用轮来做到这一点。 这个设备的最初想法来自苏黎世联邦理工学院的研究人员，他们在这个视频中展示了他们的 “Cubli”。在后来的几年中，它的设计在某些方面得到了改进。值得注意的是，Bobrow等人 (圣保罗大学) 引入了改进的控制概念，将所需的imu (惯性测量单元) 的数量减少到只有一个而不是六个。我决定挑战自己建造一个。尽管这个想法并不新鲜，但以前的作品在很大程度上是闭源的。我计划改变这一点。这意味着我...

在我供职过的大型企业中，普遍存在一种员工信息管理服务，用以记录谁是现任员工，谁已离职。通过定期导出该列表并与其先前版本进行比较分析，往往能洞察到一些有趣的现象。某一公司内部为此开发了一项名为“墓志铭”的服务，当员工从LDAP系统中“消失”（即离开公司）后一两天，其个人信息便会出现在这一平台上。在职同事可在其页面上添加诸如“重返校园”、“移居爱达荷州”等评论。这项服务具有一个有趣的副效应：本人无法编辑自己的“墓志铭”，因为根据定义，在个人页面存在之前，你必须已经离开公司...

研究计划撰写：明确目标、文献综述、方法、预期结果、时间表和预算。关键步骤包括：明确研究目标、全面了解现有研究、描述研究方法、阐述预期结果、设定时间表和预算。清晰、简洁且与研究领域相关。

人工智能正引领医疗、教育和工业等领域的革命，带来更高质量的生活。然而，它也带来了挑战，如工作岗位变化和伦理道德问题。我们需要在推动AI发展的同时，关注这些问题，确保其造福人类。

为了使复杂的强化学习 (RL) 系统与现实世界环境进行有效交互，我们需要将复杂的目标传达给这些系统。在这项工作中，我们探索了一种新的目标传达方法：使用成对轨迹片段之间（非专家的）人类偏好向智能体表示目标。我们表明，这种方法可以有效地解决包括 Atari 游戏和模拟机器人运动在内的复杂的 RL 任务，无需使用奖励函数，仅需在agent与环境的交互的过程中提供不到 1% 的反馈即可，这大大降低了人工监督的成本，以至于可以实际应用于最先进的 RL 系统。为了证明我们方法的灵活性，我们表明，用大约一个小时的人工时间，就可以成功地训练复杂的新行为，相比过去关于从人类反馈中学习的工作，我们关注的行为和环境要复杂得多。

本文希望通过机器学习算法，设立相应的环境，选取真实的数据，使得程序能够预判风险进行投资，使得投资能够最大化。本文的经济学部分参考了论文：ML-TEA 一套基于机器学习和技术分析的量化投资算法 李斌，主要通过其经济学方面的数据，筛选出了主要的4种状态变量以及经济指标。

本文从理论计算机科学（TCS）的角度来研究意识，这是一门数学分支，致力于理解计算和复杂性的基本原理，包括资源限制的含义和令人惊讶的后果。我们提出了一个正式的TCS模型，即感知定制机（CTM）。

AI应用程序需要支持分布式训练，分布式强化学习，模型服务，超参数搜索，数据处理和流传输。我们需要一个可以处理所有这些问题的统一架构。

过去几十年，生物数据集的规模与复杂性大幅增长，这使得机器学习越来越多地用于为潜在生物过程构建信息与预测模型。所有机器学习技术都在让模型与数据相匹配；然而，具体的方法多种多样，乍一看似乎令人眼花缭乱。对于不同类型的生物数据，该如何选择特定的机器学习技术？ 2021年9月，发表在Nature Reviews Molecular Cell Biology上的综述文章“给生物学家的机器学习指南”，向读者简要介绍了一些关键的机器学习技术：既包括分类、回归、聚类模型等传统机器学习方法，也包括最近开发和广泛使用的涉及深度神经网络的技术。本文还记录了一些最佳做法与入门要点，并展望了机器学习应用于生物学的一些最令人兴奋的前景。

在3D体现环境中从任何地方像人类一样导航到语言指导目标的能力是智能机器人的“圣杯”目标之一。但是，大多数可视化导航基准测试都集中于在固定的起点上朝目标进行导航，并遵循一组详尽的说明（逐步描述）。这种方法与现实世界中的问题有所不同，在现实世界中，人为描述对象及其周围环境是什么样的，并要求机器人从任何地方开始导航。因此，在本文中，我们介绍了一种面向场景的对象导航（SOON）任务。在此任务中，需要代理从3D体现环境中的任意位置导航以按照场景描述来定位目标。为了给解决这个问题提供一个有希望的方向，我们提出了一种新颖的基于图的探索（GBE）方法，该方法将导航状态建模为一个图，并介绍了一种新颖的基于图的探索方法，以便从图中学习知识并通过学习次优轨迹来稳定训练。我们还提出了一个新的大规模基准测试，名为“从任何地方到对象（FAO）”数据集。为避免目标含糊不清，粮农组织中的描述提供了丰富的语义场景信息，包括：对象属性，对象关系，区域描述和附近区域描述。我们的实验表明，建议的GBE优于FAO和R2R数据集上的各种最新技术。对FAO的消融研究验证了数据集的质量。该模型将导航状态建模为图形，并引入了一种新颖的基于图形的探索方法，可以从图形中学习知识并通过学习次优轨迹来稳定训练。我们还提出了一个新的大规模基准测试，名为“从任何地方到对象（FAO）”数据集。为避免目标含糊不清，粮农组织中的描述提供了丰富的语义场景信息，包括：对象属性，对象关系，区域描述和附近区域描述。我们的实验表明，建议的GBE优于FAO和R2R数据集上的各种最新技术。对FAO的消融研究验证了数据集的质量。该模型将导航状态建模为图形，并引入了一种新颖的基于图形的探索方法，可以从图形中学习知识并通过学习次优轨迹来稳定训练。我们还提出了一个新的大规模基准测试，名为“从任何地方到对象（FAO）”数据集。为避免目标含糊不清，粮农组织中的描述提供了丰富的语义场景信息，包括：对象属性，对象关系，区域描述和附近区域描述。我们的实验表明，建议的GBE优于FAO和R2R数据集上的各种最新技术。对FAO的消融研究验证了数据集的质量。FAO中的描述提供了丰富的语义场景信息，包括：对象属性，对象关系，区域描述和附近区域描述。我们的实验表明，建议的GBE优于FAO和R2R数据集上的各种最新技术。对FAO的消融研究验证了数据集的质量。FAO中的描述提供了丰富的语义场景信息，包括：对象属性，对象关系，区域描述和附近区域描述。我们的实验表明，建议的GBE优于FAO和R2R数据集上的各种最新技术。对FAO的消融研究验证了数据集的质量。

受StyleGAN在各种领域生成高度逼真的图像的能力的启发，许多最新工作集中在理解如何使用StyleGAN的潜在空间来操纵生成的和真实的图像。然而，发现在语义上有意义的潜在操纵通常涉及艰苦的人类对许多自由度的检查，或涉及每个所需操纵的带注释的图像集合。在这项工作中，我们探索利用最新引入的对比语言-图像预训练（CLIP）模型的功能，以便为StyleGAN图像处理开发基于文本的界面，而无需进行此类人工操作。我们首先介绍一种优化方案，该方案利用基于CLIP的损失来响应用户提供的文本提示来修改输入潜在矢量。下一个，我们描述了一个潜在映射器，它针对给定的输入图像推断出文本引导的潜在操作步骤，从而允许更快，更稳定的基于文本的操作。最后，我们提出了一种在StyleGAN样式空间中将文本提示映射到与输入无关的方向的方法，从而实现交互式文本驱动的图像操作。广泛的结果和比较证明了我们方法的有效性。

仿真环境对于以抽象的方式学习不同的驾驶任务，如车道更换，停车或处理交叉点等。然而，这些模拟环境通常限制在不同车辆之间的保守相互作用行为下运行。但是，正如我们所知，真正的驾驶任务往往涉及非常高的风险场景，其他司机通常不会在预期的意义上表现。这种行为可能有很多原因，如疲倦或缺乏经验。仿真环境不会在训练导航代理时考虑此信息。因此，在这项研究中，我们特别关注系统地创建这些风险易发的情景，其具有繁忙的交通和意外的随机行为，以创建更好的无模型学习代理。我们通过在Highway-Env仿真包中创建新的自定义马尔可夫决策过程（MDP）环境迭代来生成多个自主驱动方案。该行为政策是由深度加强学习模型的帮助训练的代理人学习。我们的行为政策是刻意处理碰撞和风险的随机驱动程序行为。我们培养模型自由学习代理商，风险易受驾驶场景的补充信息，并将其与基线代理商的表现进行比较。最后，我们随便衡量在训练过程中添加这些扰动的影响，精确地算用于利用这些方案的学习所获得的性能改进。 \ begin {IeeeKeywords}自治代理，驾驶模拟，轨迹预测，因果关系\结束{IeeeKeywords}