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Seventy3 — 754 episodes · page 8 of 8
【第54期】Impacts of AI on Innovation
【第53期】Toward Optimal Search and Retrieval for RAG
【第52期】DINO-WM：LeCun 的世界模型
【第51期】研究表明4bit量化能使反学习失效
【第50期】精度的Scaling Laws
【第49期】Responsibility in Multi-Agent Systems
【第48期】测试时训练TTT（test-time training）
【第47期】LoRA vs Full Fine-tuning
【第46期】大模型的数据会用完吗？
【第45期】SeqComm：多智能体通讯机制
【第44期】MIPRA解读
【第43期】Reward Centering
【第42期】SELA：使用MCTS增强LLM
【第41期】Multimodal RAG
【第40期】LLM使用bag of heuristics求解数学问题
【第39期】AFlow自动生成工作流
【第38期】OpenAI的论文：SimpleQA
【第37期】认知的几何特征
【第36期】HIL-SERL
【第35期】DriveDreamer4D
【第34期】Heterogeneous Pre-trained Transformers
【第33期】多项式激活函数
【第32期】TapeAgents：AI Agent+log
【第31期】给prompt加一个角色有用吗？
【第30期】Diffusion Evolution Algorithm
【第29期】Contextual Document Embeddings
【第28期】AEVB解读
【第27期】BERT解读
【第26期】ELMo解读
【第25期】CoVe解读
【第24期】BPE解读
【第23期】Diffusion World Model解读
【第22期】Diffusion-Q Learning解读
【第21期】DPPO解读
【第20期】Diffusion Policy解读
【第19期】Augmented Physics
【第18期】Geometry-Informed Neural Networks
【第17期】REPA解读
【第16期】GSM-Symbolic苹果研究人员表示AI模型可能不具有推理能力
【第15期】Truthfulness Encodings
【第14期】Intelligence at the Edge of Chaos
【第13期】n-gram解读
【第12期】GloVe解读
【第11期】CBOW解读
加餐005-ROSA
【第10期】Skip-gram解读
加餐004-MLP-KAN解读
【第九期】Seq2seq解读
加餐003-FAN (Fourier Analysis Network)
加餐002-Differential Transformer
【第八期】RNN Encoder-Decoder解读
【第七期】GRU original解读
【第六期】GRU-RNN解读
加餐001-Were RNNs All We Needed?
【第五期】Movie Gen
【第四期】LSTM original解读
【第三期】LSTM解读
【第二期】Transformer: Attention is All you Need
【第一期】NeRF解读