DSPy将取代提示工程？
DSPy（发音为 dee-s-pie）是斯坦福 NLP 编程语言模型的新框架，它是否如其一些支持者所言，是对提示工程技术的替代？
GenAI项目如何成功？
Google Cloud 的 Miku Jha 估计，只有大约 15% 的人工智能采用者清楚自己想要使用 GenAI 实现什么。
ONNX 模型的量化
机器学习算法很复杂，因此榨取ONNX模型的性能非常关键，量化是一个重要的手段。
KPConv 点云卷积
KPConv 的灵感来自图像卷积，但不是使用具有固定位置的离散图像核，而是使用一组连续的核点来定义卷积区域。
Conv1d一维卷积图解
虽然卷积层最初应用于计算机视觉，但其平移不变特性使卷积层可以应用于自然语言处理、时间序列、推荐系统和信号处理。
用神经网络求解微分方程
本文将展示神经网络如何成为解决微分方程的宝贵盟友，以及我们如何借用物理信息神经网络的概念来解决这个问题。
构建神经网络的新方法
本文介绍一些AI基础研究，作者相信解决神经网络中的双边性将真正改变人工智能领域的游戏规则。
不用nn.Module
出于好奇，我决定尝试在低级层面实现 PyTorch 神经网络。我的意思是不使用封装了大量功能的 torch.nn 模块。