深度学习

Product Hunt 每日热榜 | 2026-09-19标语：吸引客户的魅力所在介绍：大多数外联活动的成败常常取决于一个关键决策：本周要联系谁。Ami已经完成了17,707次这样的选择，并且记录了每次的结果。它基于GPT-6 Astra的技术，能分析你的网站，选择那些真正会转化为客户的买家，并从你所需的最终数字（潜在客户、发送者、周数）反向规划。如果你要求的名单不太适合，Ami会在创建之前就告诉你。经过你批准的计划后，Ami会自动进行外联，监控每个活动，并及时调整那些出现问题的部分。它已经帮助安排了19,854个商务会议。

知识社区推荐系统实践：新用户冷启动与长短期兴趣建模的挑战资深推荐算法工程师摘要知识问答类社区的推荐场景与电商、短视频有显著差异：内容以图文为主，用户兴趣偏长尾，新用户占比高，行为稀疏且决策周期长。本文结合我们在亿级规模推荐系统中的实践，讨论新用户冷启动、用户长短期兴趣建模、多目标排序、图模型召回等方向的技术挑战与解决思路，供同行参考。 1. 场景特点与核心问题知识社区的内容消费有几个鲜明特点：内容非标且长尾：同一问题下有大量回答，质量参差不齐，用户兴趣分散；用户行为稀疏：大量用户以浏览为主，点赞、评论、收藏等强行为占比低；新用户占比高：每天有大量未登录或新注册用户进入

未来三年，AI 落地的五个确定性判断一未来三年，AI 落地的五个确定性判断一、判断一：价值会向两端集中二、判断二：评测从"能不能"转向"稳不稳"三、判断三：数据工作的重心会从采集转向治理四、判断四：人机协作的形态会被重新定义五、判断五：治理要求会从事后走向事前#智能体 #大模型 #通用智能 #数字孪生

人工智能学习笔记 - 补充常见的神经网络输入：向量、矩阵/张亮、序列常见的神经网络输出：回归、分类、生成矩阵分解有多种形式，针对不同的需求有不同的算法：

成为深度学习高手

CrossLinear：即插即用的跨相关嵌入，让线性模型也能用好外生变量CrossLinear：即插即用的跨相关嵌入，让线性模型也能用好外生变量论文题目CrossLinear: Plug-and-Play Cross-Correlation Embedding for Time Series Forecasting with Exogenous Variables

如何打造一个高效的全栖内容制作生态系统？一、底层架构搭建（核心：内容资产库）生态的根基不是工具，而是可复用的内容资产库，统一管理素材，避免每次从零创作。

【认识深度学习】【深度学习分类与计算机视觉任务要点解析】流食般投喂导语：如果把深度学习比作一个拥有几亿参数的“超级函数”，那么理解它的最好方式，不是盯着那些晦涩的公式，而是看它到底能完成什么任务。本章节采用最实用的“数据模态”分类法，将深度学习划分为四大赛道，并通过大量“所见即所得”的案例，带我们建立起对计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、语音与多模态的完整认知。

童园管理札记

从政策驱动到课堂落地：2026年“人工智能+教育”全景解读与技术实践指南一、为什么每个技术人都应该关注教育AI2026年，人工智能与教育的融合已从“前沿探索”升级为国家战略的核心命题。教育部将2026年定位为国家教育数字化战略行动2.0的启动之年，明确提出要“用好人工智能这一关键变量，推动人工智能融入教育全要素、全过程、全场景”。同年4月，教育部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》，从人才培养、深度融合、基础环境、发展生态四个维度系统部署了未来五年教育AI的发展路径。

SVD++算法一句话概括：SVD++ 是 Yehuda Koren 在 Netflix Prize 竞赛中提出的矩阵分解推荐算法。它在基础 SVD（FunkSVD）的基础上，逐步引入了偏置信息、隐式反馈、用户属性和时间因素，最终形成一个能够充分利用各种信号的强大推荐模型。

深度长文｜2026产品经理AI实践手册AI 正在重新组织产品经理的工作方式。最开始，我只让它帮忙做一些具体任务：写 PPT、整理材料、改方案。后来，我开始把它放进真实的工作场景：基于一个已有产品，参与新功能的需求分析、原型设计和 PRD 编写。

宿州派大星

[NLP实战] 基于PyTorch实现N-gram词嵌入模型：输入4个词预测第5个词在自然语言处理（NLP）的入门学习中，构建一个语言模型来预测下一个词是非常经典的实战任务。本文将基于一道人工智能大赛的真题（“AI报道”文本预测），带大家从零实现一个基于词嵌入（Embedding）的神经网络语言模型。我们的目标是：输入文件中的任意连续4个单词，模型输出第5个单词。

HyperAI超神经

HyperAI 入选 36氪「East Forward 2026 出海全球化拓新企业」近日，36氪 East Forward 2026 出海全球化系列名册正式发布，HyperAI 入选「出海全球化拓新企业」。

空圈容错视角下的无人机全链路审计：从理论框架到耦合式检验配套脚本：kongquan_uav_pipeline_demo.py（11阶段独立审计）、kongquan_uav_coupled_pipeline2.py（7阶段耦合检验）

Jev 模型研究：从生成式大模型到决策式模型——System One、RLCD 校准与采用边界一句话结论：TypeSafe AI 于 2026-09-15 发布的 Jev 并非又一个对话模型，而是一种「System One 决策模型」——它不生成自由文本，只接收结构化状态（state）+ 类型化问题，直接输出带概率的类型化决策。它要替代的不是 GPT，而是软件中大量高频、重复、本可由轻量逻辑承载的判断分支。

GPU实战笔记

本地跑不动 llama.cpp，临时租云 GPU 怎么搭？从启动服务到环境复用本地跑 llama.cpp 时，经常会碰到一个很实际的问题：小模型还能正常使用，模型变大、上下文变长以后，本地显存、内存或者推理速度开始限制实际工作。

江畔柳前堤

字节跳动·大模型应用知识手册岗位：校园招聘 - 大模型应用（商业化基模 & Agent 方向）- 内容质量与数据服务平台办公地点：北京市朝阳区时尚·万科中心（朝阳北路 152 号院，东四环红领巾桥，5A 甲级写字楼）业务归属：抖音集团「内容质量与数据服务平台（CQC）」× 字节商业化「巨量引擎 · 商业信任与安全」——用大模型保障广告 / 生服 / 电商的商业内容安全与合规序列：运营序列（做算法的事、要业务的结果） Leader 关注点：懂 Agent、懂后训练、有创新能力；纯技术画像，产品向不 OK 团队形态：模型中台，对

CCC：CarCrazeCurator

从算子到智能系统：理解 MLP、CNN、Transformer、JEPA、VLA 与世界模型阅读人工智能技术资料时，经常会同时遇到这些名词：MLP、FFN、CNN、ResNet、Transformer、MoE、Mamba、U-Net、扩散模型、JEPA、VLA、世界模型、端到端……

Product Hunt 每日热榜 | 2026-09-20标语：Bolt新推出的代理，基于开源模型，并实现了50倍的使用量提升。介绍：Bolt Forge 是 Bolt.new 内部的一款新代理，基于开源模型运行。每个专业计划可享受高达 50 倍的使用量，而且没有每日使用上限。在内部基准测试中，它的得分达到了 Bolt 顶级付费模型的 91%。

从点积到希尔伯特空间：向量内积的几何本质与大模型相似度度量在上一节，我们学习了范数（Norm）。范数解决了单打独斗的问题——它是一把尺子，能告诉你单个向量有多长、有多大。