标签： 算力

在机器学习和信息论中，有一个著名的直觉叫流形假说。 现实世界产生的数据，在名义上往往拥有极高维度：一张高清图片可能对应数百万个像素维度，自然语言、声音、蛋白质序列、行为轨迹也都存在于极其庞大的状态空间中。 但有意义的数据并不会均匀散落在这些空间里，它会被压缩在一个极小、极其特殊的结构区域中。 一张随机生成的百万像素图片几乎不可能恰好构成一张真实人脸，因为自然图像同时受到身份、姿态、光照、透视、物体结构和物理规律等大量约束。 流形，只是…

在机器学习和信息论中，有一个著名的直觉叫流形假说。 现实世界产生的数据，在名义上往往拥有极高维度：一张高清图片可能对应数百万个像素维度，自然语言、声音、蛋白质序列、行为轨迹也都存在于极其庞大的状态空间中。 但有意义的数据并不会均匀散落在这些空间里，它会被压缩在一个极小、极其特殊的结构区域中。 一张随机生成的百万像素图片几乎不可能恰好构成一张真实人脸，因为自然图像同时受到身份、姿态、光照、透视、物体结构和物理规律等大量约束。 流形，只是…

@Phoenixyin13 在 9 月 16 日发布的一篇长帖，从流形假说出发，把机器学习、信息论和统计物理串成一条线索：智能之所以可能，是因为世界本身不是噪声，而学习在本质上是一种压缩。

手搓 ReAct”到”RL 训 Agent 的全覆盖 Agent 教学项目：Hello-Agents。项目主张”穿透框架表象，从核心原理出发，亲手构建属于自己的多智能体应用”。 第一部分 基础： 第一章 初识智能体：定义 / 类型 / 范式 / 应用 第二章 智能体发展史：符号主义 → LLM 驱动 第三章 大语言模型基础：Transformer / 提示 / 主流 LLM / 局限 第二部分 构建你的 LLM 智能体： 第四章 经典…

手搓 ReAct"到"RL 训 Agent 的全覆盖 Agent 教学项目：Hello-Agents。项目主张"穿透框架表象，从核心原理出发，亲手构建属于自己的多智能体应用"。 第一部分 基础： 第一章 初识智能体：定义 / 类型 / 范式 / 应用 第二章 智能体发展史：符号主义 → LLM 驱动 第三章 大语言模型基础：Transformer / 提示 / 主流 LLM / 局限 第二部分 构建你的 LLM 智能体： 第四章 经典…

Datawhale 社区在 GitHub 推出开源教程 Hello-Agents，覆盖从手写 ReAct 到用 GRPO 训练 Agent 的完整链路，并罕见地加入了大量调试与调优内容，目标是让开发者穿透框架、自己构建多智能体应用。