原创AI技术博客

这是一位热心网友（faridrashidi）收集的Kaggle竞赛的解决方案。这是在过去的Kaggle竞赛中表现最好的选手所分享的几乎所有可用的解决方案和想法的列表。一旦有新的比赛结束，这个列表就会更新。

阿里开源了全新一代编程大模型Qwen3-Coder-Next，该模型是基于Qwen3-Next-80B-A3B-Base模型后训练得到，总参数规模800亿，激活参数仅30亿。也就是说，这个模型的推理速度基本和3B这种小规模参数差不多，但是它的评测结果，特别是在编程方面的评测与DeepSeek V3.2的水平差不多。

自从2019年OpenAI开始商业化以来，OpenAI的成果越来越封闭，而商业化的进程越来越快。GPT系列的发展正好印证了这个路径。GPT最初的版本包含了论文、代码和预训练结果。GPT-2刚开始也认为可能会造成不好的伤害而在论文官宣了大半年之后才公布了完整模型。到GPT-3的时候也就给了官方介绍博客和论文，模型则是彻底闭源且开始商业化。而今天OpenAI直接官方博客宣布GPT-3.5商业化，连论文都没有了!

今天，一位年仅20岁的小哥willdepue 开源了230万arXiv论文的标题和摘要的embedding向量数据集，完全开源。该数据集包含截止2023年5月4日的所有arXiv上的论文标题和摘要的embedding结果，使用的是开源的Instructor XL抽取。未来将开放更多其它相关数据的embedding结果

在程序设计和编程中，我们经常会看到关于时间复杂度的讨论。比如为什么A方法比B方法好？是因为A方法的时间复杂度低。那么，这里的时间复杂度如何去理解，又怎么计算呢？常见的O(n)的含义是什么？本文将简单的解释这个概念。

几个小时前，OpenAI的研究人员披露，其一款内部实验性的大语言模型，在模拟的国际数学奥林匹克（International Math Olympiad ，IMO）竞赛2025中取得了金牌水平的成绩。这是一个里程碑式的突破，因为IMO被认为是衡量创造性数学推理能力的巅峰，远超以往任何AI基准测试。这项成就并非通过专门针对数学的“窄”方法实现，而是源于通用人工智能研究的根本性突破，尤其是在处理难以验证的任务和长时间推理方面。

自从苹果发布M1系列的自研芯片开始，基于ARM架构的电脑处理器开始大放异彩。而强大的M1芯片的能力也让很多Mac用户高兴很久。而就在现在，M1也开始支持PyTorch的深度学习框架了。PyTorch官网刚刚宣布，经过和Apple的Metal工程师队伍的合作，PyTorch支持Mac的GPU加速了。

文本embedding是当前大模型应用中一个十分重要的角色。在长上下文支持、私有数据问答等方面有非常重要的应用。但是相比较开源领域快速发布的大模型节奏，开源的embedding模型和数据却非常少。今天，GPT4All宣布在其软件中增加embedding的支持，这是一个完全免费且可商用的产品，最重要的是可以在我们本地用CPU来做推理。

最近这几天，如果你的 X (Twitter) 首页被 Clawdbot 刷屏了，不用惊讶，主要是太火了。但是这个软件的使用有一定门槛，而且争议比较大。X上有一位博主分享了他对这个东西的看法和使用经验，挺详细的，对于想了解Clawdbot是啥的，这个文章不错。大家看也可以从这个文章看到Clawdbot能做什么，和Cowork对比有啥优点和缺点

零一万物（01.AI）是由李开复在2023年3月份创办的一家大模型创业企业，并在2023年6月份正式开始运营。在2023年11月6日，零一万物开源了4个大语言模型，包括Yi-6B、Yi-6B-200K、Yi-34B、Yi-34B-200k。模型在MMLU的评分上登顶，最高支持200K超长上下文输入，获得了社区的广泛关注。

目前的LLM有很多限制，有很多问题并不能很好的解决，例如文本输入长度有限、无法记住很早之前的信息等。而这些问题目前也都缺少合适的解决方案。它们所依赖的技术：如任务规划、提示模板、向量化内存等需要的是编程的智慧。Semantic Kernel就是微软在这个背景下推出的一个结合LLM与传统编程技术的编程框架。

重磅新论文！北京人工智能研究员与清华大学、腾讯、华为、字节等公司一起发表了一篇关于大规模预训练模型路线图的论文。

这是来自Kaggle上网友的分享，是关于数据科学和机器学习的面试题集锦。都是英文的题目，不过应该不影响，大家也可以根据题目自己去寻找答案，我看了一下，并不是所有的答案都非常准确，但问题的确可以帮助我们思考总结。

Bloomberg在2022年4月开源了Memray，这是一个Python的内存分析器。它可以跟踪Python代码、本地扩展模块和Python解释器本身的内存分配情况。可以看numpy和pandas的运行内存使用。

Anubis是一个分布式LMS（学习管理系统），由John Cunniff创建，专门为CS课程的自动化而设计。Anubis已经在纽约大学坦登分校使用并经过了几个学期的测试。这个系统的主要目的是自动为提交的作业评分，并提供了一个云IDE解决方案，以简化学生的体验。

PerplexityAI是通过搜索引擎检索互联网的内容，然后使用大模型总结答案。产品形态有点像Bing的Bing Chat。圣诞节前夕，PerplexityAI提供了一个优惠代码，可以免费使用他们的2个月的Pro版本订阅服务。PerplexityAI的Pro版本提供GPT-4、Claude-2.1等大模型服务，支持生成图片和基于很长的PDF问答，这2个月的服务十分划算！

本篇是《阿里云天池大赛赛题解析-机器学习篇》的第一部分工业蒸汽量预测的第三章-特征工程的内容，并附带了一些知识点的网页链接。内有数据预处理、特征降维等内容。

MoonshotAI（月之暗面）是一家中国的大模型初创企业，在2023年4月份成立。其最为著名的产品就是KimiChat，一个完全免费的大模型聊天机器人。就在刚刚，MoonshotAI官方宣布开启200万上下文的KimiChat内测！这应该是全球首个商业产品支持并内测200万上下文输入的模型了！此前其它产品宣布的200万上下文大多数都没有公开商发。

在最新的OpenAI官方接口文档中，新增了top_logprobs和logprobs这2个参数。这2个参数是一起配合使用的。后者是一个布尔类型，表明模型的返回结果中是否增加输出每个token的概率，而top_logprobs参数是一个整数类型，取值范围是0-5之间。如果top_logprobs设置为true，那么模型会根据top_logprobs的设置结果，返回输出结果中每个token及其后续的n个单词的概率。

Stable Diffusion是一种功能强大的开源文本到图像（Text-to-Image）生成模型。虽然目前有多个开源项目可以实现基于文本提示（prompt）创建图像，但Stable Diffusion性能极其强大，其结果甚至可以媲美DALL·E2。而现在KerasCV提供了这个模型的官方实现！

几分钟之前，OpenAI宣布ChatGPT支持多模态，目前已经支持语音的输入、语音的输出、理解图片的输入！不过目前似乎仅限于客户端~官方说的是未来2周内企业和Plus用户可以使用，后面会普及到其它用户！

MetaAI在2天前刚发布了一个最新的Text-to-Video模型，让生成模型从逼真的图片生成往前推进到视频生成。当然，官方还是希望将其当作一种SaaS服务提供。但是，才2天，业界基于论文的开源PyTorch实现就已经准备公开，且获得了569个Star！卷到家了！

DALL·E 系列是由 OpenAI 开发的一系列基于大型语言模型的文本到图像生成系统。它们的核心目标是将文本描述转化为高度精确的图像。DALL·E2在2022年4月发布，但是一直没有公开使用，一年半后的2023年9月21日，OpenAI发布第三代DALL·E3，并承诺将与ChatGPT集成。