Tag: ReinforcementLearning
-
Tematy, o których teraz się mówi No240
Programowanie antykruche i dlaczego AI nie odbierze ci pracy • ty ultraszybki sprawdzacz typów dla Pythona • Renderowanie w czasie rzeczywistym z teksturami kompresowanymi JPEG
-
Tematy, o których teraz się mówi No221
Dżakarta stała się największym miastem świata • Ilya Sutskever: Przechodzimy z ery skalowania do ery badań • Python nie jest najlepszym językiem do data science • Mózg ma pięć er, a tryb dorosły zaczyna się dopiero po trzydziestce • FLUX.2: Nowa generacja wizualnej inteligencji
-
Tematy, o których teraz się mówi No216
Jeff Dean o najważniejszych trendach w sztucznej inteligencji • Dokumenty Lambda transkrypcja • Modelowanie systemów agentowych w Erlangu 2004 • System wyszukiwania języka naturalnego Powerset 2012
-
Tematy, o których teraz się mówi No203
Projektowanie agentów nadal jest trudne • Czy mnożenie macierzy jest brzydkie? • Wyrażenia move w języku Rust • Renderowanie spektralne kontra RGB • Najgorszy język programowania wszech czasów
-
Tematy, o których teraz się mówi No167
Nowy model Google niemal perfekcyjny w automatycznym rozpoznawaniu pisma odręcznego • Oracle mocno oberwał na Wall Street po ryzykownej inwestycji w sztuczną inteligencję • Moonpool i OCaml 5 w Imandrax nowa era współbieżności i dowodzenia formalnego
-
Tematy, o których teraz się mówi No161
Nano Banana inżynieria promptów dla precyzyjnego generowania obrazów przez AI • SlopStop społecznościowe wykrywanie AI-slop w wyszukiwarce Kagi • Blender Lab przestrzeń innowacji i eksperymentów w świecie Blendera • SIMA 2 agent AI, który gra, rozumuje i uczy się w wirtualnych światach 3D • Parsowanie liczb całkowitych w C bezpieczniej i precyzyjniej w cURL