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The News Lens @[email protected] · 2025-12-12 · 12:22 UTC

《天選之人》：「演算法」如何逐步瓦解那些根深蒂固的地位階級？

精選書摘 2025-12-12 20:00:00 CST

柏克萊大學商學院教授托比‧史都華將帶領我們深入探究人類最強大的無形力量——社會地位，以及它如何形塑一切：從我們信任誰、重視什麼，到哪些想法與創新改變了世界，以及誰最終獲得成功的榮耀。
https://www.thenewslens.com/article/261909
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卡拉今天看了什麼 @[email protected] · 2025-02-22 · 03:57 UTC

Sakana AI の間違いを徹底的に査読してみた (Colabコード付き)｜しらいはかせ(AI研究/Hacker作家)

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📌 Summary: 本文探討了 Sakana AI 的 research paper "The AI CUDA Engineer" 及其發表的 CUDA 代碼，質疑其正當性和性能表現。透過仔細的檢查，發現 Sakana 版本的代碼存在「偷取影響」的可能性，即在計算過程中可能會誤讀 PyTorch 的結果，導致錯誤的運算結果同時顯示異常快速的運行速度。此外，作者還提出了改進過的 CUDA 實現，並通過多方比較驗證了其優勢，強調了自動化代碼生成與驗證的重要性。

🎯 Key Points:
- Sakana AI 宣稱其生成的 CUDA 代碼比 PyTorch 的本地實現要快，然而代碼中的不當處理可能導致錯誤結果。
- 在檢查過程中，Sakana 的代碼在執行時可能會未經初始化地使用先前的內存數據。
- 改進的 CUDA 代碼及 Gemini 版本被證實功能正常，且速度表現優於 Sakana 版本。
- 自動化生成的 CUDA 代碼需要人類的仔細驗證，以確保結果的準確性和可靠性。
- 本文最後指出，Sakana AI 的程序應對質疑保持透明並進行改進，以鞏固其在業界的信任。

🔖 Keywords: #SakanaAI #CUDA #機器學習 #自動化 #代碼驗證

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卡拉今天看了什麼 @[email protected] · 2024-11-13 · 14:32 UTC

Transit | No GPS required: our app can now locate underground trains

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📌 Summary: 本文介紹了一項新的技術，透過手機的振動特徵來預測用戶在地鐵隧道中的位置，解決了在地下無法使用GPS的問題。利用加速度計數據，工程團隊訓練機器學習模型，能準確區分出移動的火車與其他行為，並根據用戶的最後位置及火車時刻表進行位置預測，達到90%的準確率。這項技術使乘客在地鐵中能夠準確得知自己所處的站點，提升了乘車體驗。

🎯 Key Points:
- 地鐵中常失去手機信號，無法獲取位置信息。
- 新技術利用手機振動數據來定位，無需GPS。
- 透過加速度計數據進行基本運動分類，訓練出準確的運動分類模型。
- 收集大量數據，建立普遍模型來準確判斷火車移動。
- 最終位置預測模型的成功應用，使乘客能夠在地下準確導航，無需依賴傳統的信號來確認位置。

🔖 Keywords: #地鐵 #位置預測 #機器學習 #振動數據 #導航

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卡拉今天看了什麼 @[email protected] · 2024-10-27 · 08:47 UTC

Blog · Tristan Rhodes

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📌 Summary: 本文探討了作者Tristan Rhodes在Runescape的Grand Exchange上進行算法交易的經歷。他開發了一個自動交易機器人，利用機器學習技術進行市場造市。文中詳細介紹了該機器人的組成，包括JavaScript API、Java客戶端和Python API，並描述了如何收集和分析數據以訓練機器學習模型。實驗結果顯示，隨機森林模型的獲利能力高於基準方法及神經網絡，顯示出機器學習在此環境中的有效性。整體來說，機器學習方法顯著提升了交易效能，最終可與作者分享相關的訓練數據及程式碼。

🎯 Key Points:
- Runescape的Grand Exchange允許玩家進行買賣，系統中包含交易限制和稅收機制。
- 機器人由三個應用組成，利用OSRS Wiki API獲取即時市場數據。
- 實驗比較了基礎方法與機器學習模型的表現，發現隨機森林模型獲利最高。
- 基線方法的設計包括ROI計算和Z分數分析，幫助評估模型效能。
- 作者對於隨機森林迭代的結果感到驚訝，認為其應用於高頻市場交易有效。

🔖 Keywords: #Runescape #機器學習 #算法交易 #隨機森林 #GrandExchange

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卡拉今天看了什麼 @[email protected] · 2024-10-21 · 15:03 UTC

How Scientists Started to Decode Birdsong | The New Yorker

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📌 Summary: 這篇文章探討了灰雁的溝通方式，揭示了這些鳥類的社會結構、情感聯繫及其複雜的叫聲系統。藉由科學家的研究，我們了解到灰雁不僅有多種叫聲，每一種叫聲都傳遞著特定的訊息和情感。除了灰雁，文章還提到了一些研究者例如Kleindorfer和Suzuki，他們在探索動物語言和智力方面做出了重要貢獻，並強調了機器學習在解碼動物溝通中的潛能。這些發現挑戰了人類和動物之間的界限，啟示我們重新思考語言的定義。

🎯 Key Points:
- 灰雁具備至少十種不同的叫聲，以傳遞狀況和情緒。
- 研究顯示，未伴侶灰雁的心率較高，這表明它們的情感狀態與社會結構密切相關。
- Kleindorfer的研究發現，鳥類在卵中就能學習母語，顛覆了傳統對鳥類學習方式的認識。
- Suzuki的研究指出，某些鳥類可能具備語言結構的能力，如對語音的排列組合反應。
- 新的機器學習技術推動了鳥類語音識別的發展，擴展了我們對鳥類溝通的理解。

🔖 Keywords: #灰雁 #溝通 #語言 #機器學習 #生物學

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卡拉今天看了什麼 @[email protected] · 2024-10-18 · 05:19 UTC

GitHub - google-deepmind/searchless_chess: Grandmaster-Level Chess Without Search

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📌 Summary: 本文介紹了一種「無搜尋的國際象棋大師級別」模型的實施，該模型是以270M參數的變壓器模型，針對1000萬個國際象棋對弈資料集進行監督學習，並使用強大的Stockfish 16引擎進行註解。結果顯示，模型在與人類對弈時象棋等級可達2895，且成功解決了一系列挑戰性棋局，性能超越了AlphaZero與GPT-3.5。在模型與數據集的規模分析中，強大的象棋表現僅在足夠的規模下出現。大量的設計選擇與超參數的剖析亦證實了這一成果。

🎯 Key Points:
- 實施了一個270M參數的變壓器模型，用於國際象棋。
- 訓練資料來自1000萬局棋賽，擁有約150億數據點。
- 模型在與人類對弈的Elo等級可達2895，無需特定搜尋算法。
- 證實模型優於AlphaZero和GPT-3.5的策略與價值網路。
- 模型與資料集的大小分析顯示，性能強在足夠規模下才能達成。

🔖 Keywords:
#國際象棋 #模型 #Stockfish #機器學習 #大規模

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卡拉今天看了什麼 @[email protected] · 2024-10-08 · 12:35 UTC

The Nobel Prize in Physics 2024 - NobelPrize.org

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📌 Summary: 2024年諾貝爾物理學獎頒發給John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton，以表彰他們在人工神經網絡上所作出的基礎性發現和發明，這些成果促進了機器學習的發展。這兩位科學家的研究為現代科技中的智能系統提供了理論框架與實踐應用，顯著影響了多個領域的進步。

🎯 Key Points:
- 諾貝爾物理學獎2024年獲獎者為John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton。
- 獲獎原因為他們在人工神經網絡領域的關鍵發現與創新。
- 他們的研究為機器學習的迅速發展奠定了基礎。
- 這些發明對智能系統及相關技術的進步具有重大影響。

🔖 Keywords: #諾貝爾獎 #物理學 #人工神經網絡 #機器學習 #JohnHopfield #GeoffreyHinton

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