数据

当处理大型或复杂的 JSON 数据结构时，定位特定值可能会变得非常麻烦。使用 JSON Pointer 可以让你以一种简单而准确的方式指定所需值的位置，而不需要编写复杂的代码来遍历整个 JSON 结构。

提示工程已经成为了热门话题，无论是CO-STAR框架构建提示词，使用分隔符将提示词分段，使用LLM护栏创建系统提示，还是仅使用LLM（无需插件或代码）分析数据集，用户都将拥有全新的使用体验。

为训练AI模型，纽约州立大学的一名教授Brenden Lake，竟让自己不到2岁女儿头戴相机收集数据！要知道，Meta训Llama 3直接用了15万亿个token，如果Lake真能让AI模型学习人类幼崽，从有限的输入中学习，那LLM的全球数据荒岂不是解决了？

因为大词汇表意味着更稀疏的token分布和更细粒度的token切分，这必然会导致更多低频token和无意义的token残片，增加“训练不足”token的比例。同时，大词汇表也给模型训练带来了更大的优化难度。

AUTO-INC 锁是一种特殊的表级锁，由向包含 AUTO_INCREMENT 列的表插入数据的事务所获取。在最简单的情况下，如果一个事务正在向表中插入值，其他任何事务都必须等待，以便执行它们自己的插入操作，这样第一个事务插入的行就会接收到连续的主键值。

数据不一致是Redis使用中常见的问题之一，但通过合理的策略和措施，我们可以有效地解决这一问题。无论是通过重试策略、缩短缓存时间，还是采用缓存分层策略，我们都可以确保数据的最终一致性，进而提高应用程序的稳定性和性能。

刚刚提出了KAN的MIT物理学家Max Tegmark和北大校友刘子鸣，又有一项重磅研究问世了！团队发现，它们用AI发现了物理学中的新方程，从此，AI很可能被引入物理学研究领域，帮助人类物理学家做出全新的发现。

数据清洗（Data Cleaning）通常被视为数据驱动决策的关键准备步骤，其目的在于查找并纠正数据中的错误和不一致，以提高数据质量。随着数据集的增长，确保数据的清洁度和完整性变得越发具有挑战性。了解数据清洗的重要性以及如何进行数据清洗变得至关重要。

近日，一份网传 OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 整理的一份机器学习研究文章清单火了。网友称「Ilya 认为掌握了这些内容，你就了解了当前（人工智能领域） 90% 的重要内容。」

LSTM：这次重生，我要夺回 Transformer 拿走的一切。

动画示意为我们揭示了 ​Elasticsearch 如何在信息时代扮演着不可或缺的角色，无论是在快速搜索、数据分析，还是系统监控方面，Elasticsearch都展现出其不可替代的价值。

尽管有优化基础模型的愿望，但65%的组织使用开箱即用的模型。同时，微调可以为特定任务或数据集定制模型，显著提高其在目标应用中的性能和准确性。

LidaRF提出了几个见解，允许更好地利用激光雷达数据来改善街景中NeRF的质量。

本文中，云朵君和大家一起学习了五个Python时间序列库，包括Darts和Gluonts库的数据结构，以及如何在这些库中转换pandas数据框，并将其转换回pandas。

如果同学们觉得没见过数据驱动决策，这也很正常，并非每个公司都这么规范认真，我们要做的是0级~7级的基础积累，积累越多，我们自己掌握的本事就越大，也越有机会到真正优秀的公司实践。