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高斯分布（又称正态分布）是统计学和数据科学领域最基础且广泛应用的概率模型，其“钟型曲线”描述了众多自然现象与社会数据的分布规律。本文以新闻深度报道角度，系统解析高斯分布的基本原理、数学公式、经典应用场...

本文以新闻报道视角，聚焦AI平台与企业在模型压缩与推理加速上的五大关键技巧：分别是量化（Quantization）、剪枝（Pruning）、知识蒸馏、轻量结构设计、编译器与硬件加速。内容覆盖主流方法原...

基于人类反馈的强化学习（RLHF）成为2025年AI领域大模型训练和智能升级中不可或缺的核心技术。文章全面梳理RLHF的基础原理、与传统RL的区别、关键训练流程及主流应用工具，深入剖析数据瓶颈、奖励模...

迁移学习（transfer learning）正在改变AI开发方式，新手利用迁移学习可节省数据资源、加速原型迭代，即便仅有少量样本也能优化模型效果。文章详细介绍迁移学习基础、主流方法、实操流程和工具平...