早就是机器人生产机器人了，人类的劳动力现在在工业界忽略不计。。。都是机器生产机器。。。#唐躺# 。。https://mapp.api.weibo.cn/fx/8924fdf0c852084ff63cbd3223401555.html
针对苹果的《The Illusion of Thinking》论文，Anthropic 发表评论文章《The Illusion of the Illusion of Thinking》称，苹果的实验设计有问题，而非模型固有的局限性。
文章称：
（1）汉诺塔实验在报告的失败点系统地超出了模型输出 token 的限制，模型在其输出中明确承认了这些约束；
（2）作者 https://mapp.api.weibo.cn/fx/ff9ff2ae360b848249fcd31da0e717bf.html
文章称：
（1）汉诺塔实验在报告的失败点系统地超出了模型输出 token 的限制，模型在其输出中明确承认了这些约束；
（2）作者 https://mapp.api.weibo.cn/fx/ff9ff2ae360b848249fcd31da0e717bf.html
之前跟大家分享过 Android 系统开源虚拟定位工具 GoGoGo，底下评论不少人在问 iOS 有没有。
无独有偶，今天在 GitHub 上发现了一款支持虚拟定位到全球任意位置的跨平台开源工具：GeoPort。
不仅支持 iOS 17/18 系统，还可以在 Windows 和 Mac 上运行，无需复杂的 Python 环境配置，直接开箱即用。
G https://mapp.api.weibo.cn/fx/09ab8bd6d9587abdc42e3806cd945eb0.html
无独有偶，今天在 GitHub 上发现了一款支持虚拟定位到全球任意位置的跨平台开源工具：GeoPort。
不仅支持 iOS 17/18 系统，还可以在 Windows 和 Mac 上运行，无需复杂的 Python 环境配置，直接开箱即用。
G https://mapp.api.weibo.cn/fx/09ab8bd6d9587abdc42e3806cd945eb0.html
https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python
GitHub
GitHub - amueller/introduction_to_ml_with_python: Notebooks and code for the book "Introduction to Machine Learning with Python"
Notebooks and code for the book "Introduction to Machine Learning with Python" - amueller/introduction_to_ml_with_python
一个学习 RAG 的好地方↓
以更简单的方式实现所有 RAG 技术
本代码库采用清晰易懂的检索增强生成 (RAG)方法，将高级技术分解为简单易懂的实现。这里的所有代码库均使用我们熟悉的 Python 库， openai， numpy， matplotlib 和其他一些基础库构建，而非依赖于LangChain或 FAISS 之类的框架。
目标很 https://mapp.api.weibo.cn/fx/c4c6df1f77384d247b459458af8f4815.html
以更简单的方式实现所有 RAG 技术
本代码库采用清晰易懂的检索增强生成 (RAG)方法，将高级技术分解为简单易懂的实现。这里的所有代码库均使用我们熟悉的 Python 库， openai， numpy， matplotlib 和其他一些基础库构建，而非依赖于LangChain或 FAISS 之类的框架。
目标很 https://mapp.api.weibo.cn/fx/c4c6df1f77384d247b459458af8f4815.html
对于一些人来说，阅读是一个捏着吸管，四处找营养吸收的过程。所以有的文章没营养文章，他吸了两口就放弃了，继续去找下一个。对于另一些人来说，阅读是一个拎着剑四处找靶子的过程，碰到个靶子就能劈上一整天。前者充盈，后者虚脱。 https://mapp.api.weibo.cn/fx/2e2b7c8182f0286d7f1447bb816a42bf.html
Figure 发布了一段60分钟的无删减视频
展示了其Figure 2机器人可以连续不间断的进行60分钟的快递分拣工作，没有任何人为干预！
机器人没有进行任何编码，完全依靠其训练结果和神经网络自主工作！
单位包裹处理时间从6.3秒降至4.3秒，扫描准确率从88%提高至约95%。
现在的 Figure 已经具备：
• 触 https://mapp.api.weibo.cn/fx/8cc20a5f8826989b674c94c8b11fe84c.html
展示了其Figure 2机器人可以连续不间断的进行60分钟的快递分拣工作，没有任何人为干预！
机器人没有进行任何编码，完全依靠其训练结果和神经网络自主工作！
单位包裹处理时间从6.3秒降至4.3秒，扫描准确率从88%提高至约95%。
现在的 Figure 已经具备：
• 触 https://mapp.api.weibo.cn/fx/8cc20a5f8826989b674c94c8b11fe84c.html
Happy-LLM -- 📚 从零开始的大语言模型原理与实践教程
github.com/datawhalechina/happy-llm/
本项目是一个系统性的 LLM 学习教程，将从 NLP 的基本研究方法出发，根据 LLM 的思路及原理逐层深入，依次为读者剖析 LLM 的架构基础和训练过程。同时，我们会结合目前 LLM 领域最主流的代码框架，演练如 https://mapp.api.weibo.cn/fx/b405c91327d7ae6c155ea24d5352deec.html
github.com/datawhalechina/happy-llm/
本项目是一个系统性的 LLM 学习教程，将从 NLP 的基本研究方法出发，根据 LLM 的思路及原理逐层深入，依次为读者剖析 LLM 的架构基础和训练过程。同时，我们会结合目前 LLM 领域最主流的代码框架，演练如 https://mapp.api.weibo.cn/fx/b405c91327d7ae6c155ea24d5352deec.html
一个受虐者的网页开发指南
http://t.cn/A6eMpIN8
作者尝试将高性能C/C++库（如魔方求解器）移植到Web，利用WebAssembly实现接近原生的性能。这篇指南聚焦技术细节和踩坑经验。文中提到 “自下而上都是不透明的抽象。”真正的开发效率来自于理解抽象背后的真相，而非逃避复杂性。
文章从简单的“H https://mapp.api.weibo.cn/fx/64f3406ba0da22f25704a7d9ac5ecf78.html
http://t.cn/A6eMpIN8
作者尝试将高性能C/C++库（如魔方求解器）移植到Web，利用WebAssembly实现接近原生的性能。这篇指南聚焦技术细节和踩坑经验。文中提到 “自下而上都是不透明的抽象。”真正的开发效率来自于理解抽象背后的真相，而非逃避复杂性。
文章从简单的“H https://mapp.api.weibo.cn/fx/64f3406ba0da22f25704a7d9ac5ecf78.html
一篇通过可视化的方法介绍限流/限速策略的文章
http://t.cn/A6eMWUeC
包含四种算法:令牌桶、漏桶、固定窗口计数器和滑动窗口计数器
#AI创造营# https://mapp.api.weibo.cn/fx/27436c1ebe2a0bd7c83c29c9ad495685.html
http://t.cn/A6eMWUeC
包含四种算法:令牌桶、漏桶、固定窗口计数器和滑动窗口计数器
#AI创造营# https://mapp.api.weibo.cn/fx/27436c1ebe2a0bd7c83c29c9ad495685.html
