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苹果发布新版网页版 Apple App Store 时因为配置错误泄露全部前端源代码，目前已经有开发者基于「教育」目的转存所有源代码供大家学习。这起数据泄露事故危害较低不会给苹果、开发者或用户造成任何问题，不过对开发团队来说这仍然是重大失误。
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iOS 26.2 Beta 1 出了，国行的 Apple 智能好像还没有。这次就不打算跟进了。
生活在杭州良渚的开发者。最近在做 https://t.co/Fu0JLSMTGF
Why do none of the linear RNN variants compare to... you know, the original recurrent cells? I'm testing MinGRU and can't find whether it is supposed to match GRU learning at the same param count. Right now, it looks a bit weaker than my LSTM cell
I build sane open-source RL tools. MIT PhD, creator of Neural MMO and founder of PufferAI. DM for business: non-LLM sim engineering, RL R&D, infra & support.
RT @indie_maker_fox: 📢 一个免费的高DR的外链，虽然是nofollow的
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初学者想系统学习大语言模型技术，网上资料虽多但过于零散，不知道该从何学起、按什么顺序深入。 可以看下，斯坦福大学最新开设的 CME 295 课程，从 9 月底便开始每周推出一期课程，可以跟着免费学习。 涵盖了从 Transformer 基础到前沿的 Agent 技术，并提供详细的视频讲解和完整的课件，中途还安排考试验证自己学习成果。 课程地址：https://t.co/MPwAHA1mEv 主要内容： - Transformer 架构详解：从注意力机制到完整的 Transformer 实现； - LLM 训练全流程：涵盖预训练、量化、硬件优化和参数高效微调； - 偏好调优技术：深入讲解 RLHF、奖励建模、PPO 和 DPO 等方法； - 推理与 Agent：包括推理模型、强化学习、RAG 和 ReAct 框架； - LLM 评估方法：介绍 LLM-as-a-judge 和多模态评估技术； - 配套学习资料：提供速查表、FAQ 和完整的考试题库。 所有课程视频和资料都可在线免费观看学习，适合有一定编程基础、想深入了解 LLM 技术的开发者学习。
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It's worth mentioning we're still very early, so it will be interesting to see how some of these strategies evolve. I'm also curious to hear from others with ways you're leveraging AI to solve the cold start problem?
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