Win1688888888

vip
Analyste de Marché
Chercheur en sur le Marché Crypto
Chasseur d'Airdrops
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Je semble pouvoir contrôler le Chandelier😂😂😂
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Interaction + Rappel :
• Le projet de norme technique de sécurité pour les robots humanoïdes du ministère de l'Industrie et des Technologies de l'Information a été publié pour consultation, mise en œuvre officielle en octobre
• Yushuu/Nvidia/ByteDance ont tous fait de grands mouvements aujourd'hui, le rythme de l'industrie s'accélère nettement
Les omissions sont les bienvenues dans la zone de commentaires 👇
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Autres trois brèves :
• Google Gemini Omni en pré-test limité, supporte des vidéos de 2 minutes + édition par langage naturel image par image, lancement officiel le 19/05
• La loi sur l'IA de l'UE entre en vigueur aujourd'hui, les systèmes à haut risque nécessitent une certification tierce, amendes pouvant atteindre 6 % du chiffre d'affaires annuel en cas de violation
• Alibaba Tongyi Qianwen 3.5 publié : raisonnement mathématique / génération de code +30 %, ajout de 100 langues pour la traduction simultanée en temps réel
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5.13 Nouvelles tendances dans le cercle de l'IA, aperçu en une minute.
Je viens de parcourir les actualités d'aujourd'hui, voici quelques points clés :
Prévente du robot Yushu, version entreprise de Claude, nouvelle puce Nvidia 👇
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J'ai trouvé la "Bible" du domaine Python ! C'est absolument une ressource hardcore que chaque développeur Python devrait avoir, pour une utilisation permanente !
vinta/awesome-python, le dépôt légendaire sur GitHub avec 295 000 étoiles, est considéré comme la "carte au trésor" de l'écosystème Python.
Ce n'est pas seulement une liste, c'est un recueil rigoureusement sélectionné de frameworks, bibliothèques et outils Python :
✦ IA & apprentissage automatique : PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn... tous les frameworks populaires réunis
✦ Développement web : Django, Flask, FastAPI, avec une
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Récemment, en discutant avec plusieurs patrons, j'ai découvert une vérité : tout le monde veut utiliser l'IA pour améliorer l'efficacité, mais personne ne sait vraiment comment l'intégrer dans leur activité 😂.
Je pense qu'à cette période l'année prochaine, le secteur de l'IA va créer un nouveau poste — spécialement dédié à aider les entreprises à « mettre en œuvre » l'IA.
Les technologies actuelles (comme Claude Code) sont en fait déjà suffisantes, ce qui manque, c'est la capacité à rationaliser les processus métier et à rendre explicites les connaissances tacites.
Ce qui a été dit dans la vi
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Qui comprend ! La plus grande crainte lorsque vous utilisez GPT pour dessiner un diagramme de mécanisme SCI, c'est « joli mais impossible à modifier » !😫
Votre superviseur vous demande de changer la direction d'une flèche, ou de changer le nom d'une protéine, et vous devez tout recommencer, c'est vraiment frustrant...
Aujourd'hui, je vais vous enseigner une méthode avancée : faire en sorte que GPT génère directement du code SVG modifiable !🔥
✅ Idée principale :
1⃣ Ne vous précipitez pas pour dessiner : confiez le brouillon à GPT, laissez-le d'abord organiser la logique centrale, le c
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Je viens de finir de regarder ça, et je pense que Claude Code a du potentiel.🤔
Ce n'est pas comme notre Claude habituel, c'est un agent qui peut directement intervenir dans ton terminal pour faire le boulot. Lire des dépôts de code, modifier des fichiers, exécuter des commandes, installer des dépendances, il peut tout faire tout seul, sans avoir besoin de copier-coller du code.👋
Même s'il n'est pas parfait (il peut parfois être trop engineering😂), il te demande toujours la permission avant chaque opération, le contrôle reste entre tes mains. On sent qu'à l'avenir, écrire du code pourrait de
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Ne laissez pas l'IA faire un pas puis s'arrêter !
Partagez 4 méthodes pour faire en sorte que l'IA continue à programmer jusqu'à ce que la tâche soit terminée.
L'essentiel est : apprendre à rédiger des « prompts en boucle » = rédiger un document de spécifications conforme.
Convient pour la correction de bugs, la migration de code, l'augmentation de la couverture de tests, etc.
Contenu riche, recommandé de sauvegarder 👇
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Comment choisir + Résumé :
• Pouvoir obtenir le poids de l'enseignant + rechercher la limite supérieure → étiquette douce
• Ne peut utiliser qu'une API propriétaire / faire des données synthétiques → étiquette dure
• Pré-entraînement conjoint à partir de zéro → distillation collaborative
L'essence de la distillation : échanger la consommation de calculs pour "entraîner un modèle ultra-grand" contre "la capacité de déployer de nombreux petits modèles".
Quelle voie de distillation vous intéresse le plus ?
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