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Good Luck To You!

iPhone 14 Pro Max斩获“最佳屏幕手机奖”峰值亮度可达2300nits

在 DisplayMate 的年度 Display Technology Shoot-Out活动中,iPhone 14 Pro Max 所采用的屏幕是业内最顶尖的,获得了“DisplayMate Best Smartphone Display Award”殊荣以及 A+ 的屏幕评价。

虽然 iPhone14 Pro Max 的分辨率与iPhone 13 Pro Max 基本相同,但 Apple 增加了许多显着的改进。 LTPOOLED显示屏的范围从 1Hz 到 120Hz,而不是 10Hz 到 120Hz,支持低功耗始终开启显示选项,此外灵动岛还有更多可用显示区域。

日产发布全新EV概念车 拟搭载全固态电池

集微网消息,据日经亚洲报道,日产发布了一款全新的EV(纯电动汽车)概念车。该车设想搭载可实现小型化的新一代全固态电池,实车为全球首创。何时与是否商业化尚未确定。该车在其横滨总部向公众展示。

新款纯电动汽车的名称为“Max-Out”。这是一款双座敞篷车,车身高度较低,造型时尚。过去,纯电动汽车往往车身较高,因为需要搭载大量电池。该车设想配备全固态电池,可以缩小电池的体积,从而降低车身高度。

最新研究成果:想加薪赶紧去休假!

美国旅游协会的一项新研究发现美国人的休假天数呈逐年大幅下降趋势。这么做的人获得升迁的可能性较小。

有件事我们一直都做错了。

回家去吧!一项新研究显示,挤出更多时间来工作其实并不会打动你的上司,也不会让你飞黄腾达。

撰写这份报告的是一个名为Project: Time Off的组织。报告考察了员工休假天数与其事业整体成功水平的关系,研究结果可能和大家想的相反——休假多的员工拿的工资较高。

研究者对一批上班族进行了调查,询问了后者在2015年的休假天数。他们发现,55%的美国人都没有用完自己的法定休假天数。

策略产品经理干货系列之推荐系统离线评估方法与指标介绍

不同的评估方法存在不同的优缺点,所以在进行推荐评估时,要详细了解其指标,选择合适的评估方法。本篇文章将分享推荐系统离线评估方法,帮助策略产品经理高效地完成工作。希望能对你有所帮助。

今天想就所有策略产品比较关注的推荐系统评估方法展开系列文章介绍,给大家从头到尾讲清楚推荐系统的

新闻个性化推荐系统源代码之基于模型的离线召回

召回算法通常包括基于内容的召回和基于协同过滤的召回。ALS 模型是一种基于模型的协同过滤召回算法,本文将通过 ALS 模型实现离线召回。

首先,我们在 Hbase 中创建召回结果表 cb_recall,这里用不同列族来存储不同方式的召回结果,其中 als 表示模型召回,content 表示内容召回,online 表示在线召回。通过设置多个版本来存储多次召回结果,通过设置生存期来清除长时间未被使用的召回结果。

万字长文|RAG优化全攻略:微服务部署+动态权重策略,代码级详解

本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在

深度:为什么说“改写过去”的愿望会把你困在原地?

“好像一种魔咒,也有人把它叫作宿命——因为曾经有过一段残缺的爱,于是一再走到类似残缺的关系里,同时怀着隐秘的、甚至是不自知的愿望:这一次,我要把残缺的部分修好——然后屡屡失败。”

这样的情节在生活里从不罕见:有过出轨的父母,长大有了出轨的伴侣;或者有一段关系中有过出轨,后面的关系中频频有出轨发生;原生家庭里有暴力,长大后新组建的家庭中也有暴力;曾经被父母忽视,后来找的伴侣也忽视自己和孩子。种种创伤会反复重演,——尽管每段关系中的对象可能都是不同的。

你有没有意识到自己生活中可能也存在这样的重复?如何理解这重复?又要如何才能停下这样的重复?

那些AI时代的词汇,学起来!

A

AGI(Artificial General Intelligence)

谷歌、南加州发布:从视频中自监督学习,研究机器人行为

原文来源:sermanet.github.io

作者:Pierre Sermanet,Corey Lynch,Yevgen Chebotar,Jasmine Hsu,Eric Jang,Stefan Schaal,Sergey Levine

「雷克世界」编译:嗯~阿童木呀、哆啦A亮

这个项目是大规模的自监督模仿学习项目(
https://sermanet.github.io/imitation/)的一部分。它通过强化学习和更多真实的机器人扩展了TCN项目。

搜索智能体RAG落地不佳?UIUC开源s3,仅需2.4k样本,训练快效果好

当前,Agentic RAG(Retrieval-Augmented Generation)正逐步成为大型语言模型访问外部知识的关键路径。但在真实实践中,搜索智能体的强化学习训练并未展现出预期的稳定优势。一方面,部分方法优化的目标与真实下游需求存在偏离,另一方面,搜索器与生成器间的耦合也影响了泛化与部署效率。

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