直接在你的工作流中运行测试、修复代码并获得支持。保持专注，把繁琐的工作交给 Copilot。 你有没有感觉，自己花在不同工具之间来回切换的时间，比真正写代码的时间还多？如果你习惯在终端中高效工作，希望用更快、更可预测的方式来运行测试、修复代码 ...

了解如何通过自定义指令、可复用提示词以及自定义智能体，帮助 GitHub Copilot 提供更精准的结果。 如果你曾觉得 GitHub Copilot只要多一点上下文就能变得更强大，那你的感觉是对的。上下文工程正在迅速成为开发者塑造、引导并提升 AI 辅助开发体验的最重要方式 ...

The Machine Learning Area at Microsoft Research Asia pushes the frontier of machine learning from the perspectives of theory, algorithms, and applications. Our research interests cover deep learning, ...

知名的3D建模平台Luma AI推出了个相当惊艳的文生视频模型Dream Machine，不仅操作简单，其效果堪比Sora。只要输入关键词就能生成 5 秒高质量的视频，具有出色的动作连贯性和视觉效果。本文将为大家详细介绍Dream Machine使用教程。 简单的说，Dream Machine是一个人工 ...

Chirs Burges，微软的机器学习大神，Yahoo 2010 Learning to Rank Challenge第一名得主，排序模型方面有RankNet，LambdaRank，LambdaMART，尤其以LambdaMART最为突出，代表论文为： From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview ...

无论是 Kaggle 竞赛还是工业部署，机器学习模型在搭建起来之后都面临着无尽的调优需求。在这个过程中我们要遵循怎样的思路呢？ 如果准确性不够，机器学习模型在真实世界就没有什么实用性了。对于开发者们来说，如何提高性能是非常重要的工作，本文将 ...

Reinforcement learning (RL) is an approach to sequential decision making under uncertainty which formalizes the principles for designing an autonomous learning agent. The broad goal of a reinforcement ...

而且他们附加了一个 KL Penalty (惩罚项, 不懂的同学搜一下 KL divergence), 简单来说, 如果 new Policy 和 old Policy 差太多, 那 KL divergence 也越大, 我们不希望 new Policy 比 old Policy 差太多, 如果会差太多, 就相当于用了一个大的 Learning rate, 这样是不好的, 难收敛.

导语：强化学习可应用范围非常广，值得了解。 雷锋网按：本文原作者杨熹，本文原载于个人博客。 虽然是周末，也保持充电，今天来看看强化学习，不过不是要用它来玩游戏，而是觉得它在制造业，库存，电商，广告，推荐，金融，医疗等与我们生活 ...