视频编码发展到今天，一个越来越有意思的问题摆在行业面前：一边是 H.266/VVC，把传统视频编码几十年的技术积累推到了一个新的高度；另一边是快速发展的神经编码...

过去三十年，视频编码技术的发展基本遵循一条非常清晰的路线：寻找空间冗余、时间冗余和统计冗余，然后用越来越复杂的预测、变换、量化与熵编码工具，把这些冗余一点点“挤...

机器学习在量化交易中确实有应用价值，但它绝不是"稳赚神器"，理解它的边界比追捧它更重要。应用方面，机器学习主要用于因子挖掘、收益预测、模式识别、组合优化等场景，...

机器学习不是调包，也不是刷榜。真正的实战，是把业务问题翻译成数据问题，把数据变成模型，再把模型变成可用的产品。很多初学者卡在“学了很多算法，却不知道怎么做项目”...

聊并行之前得先知道敌人是谁。训练时一个参数要占多少字节？混合精度 + AdamW 的标准配置下：

私有环境里上大模型，卡点通常不在模型本身，而在环境拼装：推理引擎、计量网关、任务沙箱、业务前端，四套东西各自成体系，还得有人把它们缝在一起。把这几层压进一台小机...

一个受控实验问了一个很具体的问题：语言模型从一条冲突指令里恢复过来，是因为它多生成了文本，还是因为它被耦合到了第二个 agent？

同一个 torch.compile，A 快了一倍，B 基本没动。这就是本篇全部内容的缩影：编译器省的是开销，不是算力。算子越碎、Python 胶水越重，能省的越...

一个训练良好的图像分类模型，看起来已经能够非常准确地识别猫、狗、汽车、交通标志，但只要人为设计一些特殊扰动，就有可能让模型产生完全错误的判断。

Aanconda是基于conda的Python数据科学和机器学习开发平台，这里有几个关键词需要画线重点解释。

学机器学习最贵的从来不是钱，是时间——在几十个课程页、YouTube 频道、arXiv PDF 和个人博客之间反复横跳，格式还各不相同，想搜搜不到、想喂给 AI...