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标注的原理：少而完备，监督模型训练的根本
原文：https://research.google/blog/achieving-10000x-training-data-reduction-with-high-fidelity-labels/ 这篇文章来自 Google Research，标题为《Achieving 10,000x train -
AI搜索及AI提问的学习
AI搜索及AI提问的学习 一、AI搜索 AI搜索是一个强大的工具，但是他更强大的地方在于能为你筛选出你需要的信息，而不是全面的信息。所以我们提示词的目标是，让AI知道我们想要了解这件事的什么部分。 让我们来看一篇案例：通义 - iPad挑选 我现在想要挑选一款性价比高的ipad使用，你能先按照时间线 -
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后缀数组专题
感觉全部堆到一起太难受了！ -
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题解：[HEOI2016/TJOI2016] 字符串
好题 -
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好题 -
几何平均比算术平均对极值不敏感。
背景：Deepseek里用算术平均来作为价值函数的替代，后面有人用几何平均改进了训练的稳定性。微博 @马少平 THU 转评：“几何平均对极值不敏感”，我们找AI给个实际的对比： 我们来用实际例子对比一下算术平均和几何平均在面对极值时的表现差异。 ⚖️ 定义回顾 类型 计算方式 对极值敏感性 算术平均 -
对比理解：什么是AI味浓厚的文章？
AI味浓厚的文章： “代码不是资产”这句话在技术圈里常被引用，背后其实是对**价值创造**和**长期可持续性**的反思。 ### 🧱 为什么有人说“代码不是资产”？ 这句话的核心观点是：**代码本身并不具备长期价值，只有它所承载的知识、结构和能力才是资产。** #### 🔍 原因包括： - **