连续学习（CL）旨在增强机器学习模型的能力，使其能够不断从新数据中学习，而无需进行所有旧数据的重新训练。连续学习的主要挑战是灾难性遗忘：当任务按顺序训练时，新的任务训练会严重干扰之前学习的任务的性能，因为不受约束的微调会使参数远离旧任务的最优状态。
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传闻证实，微软机器学习理论万引大佬，官宣跳槽加入OpenAI。
OpenAI-o1替代品来了，大模型能根据任务复杂度进行不同时间的思考。 不限于推理性的逻辑或数学任务，一般问答也能思考的那种。 最近畅销书《Python机器学习》作者Sebastian Raschka推荐了一项新研究，被网友们齐刷刷码住了。
依稀记得十年前，我在上遥感概论专业课时，老师带我们用ERDAS IMAGINE遥感图像处理软件做地物分类，每个人电脑上先发一段区域的遥感影像，进行人工判读和标注，比如把这个区域影像上的林地标注出来喂给模型，再用这个模型去识别另外一个区域影像中的林地，机器学习中典型的的有监督学习应用。
机器学习大神Jeff Dean亲自为你解答，做一名计算机科学家，是一种怎样的体验。
10 月 4 日，播客节目 BG2（Brad Gerstner 和 Clark Tang）邀请到了英伟达 CEO 黄仁勋，他们一起讨论了 AGI、机器学习加速、英伟达的竞争优势、推理与训练的重要性、AI 领域未来的市场动态、AI 对各个行业的影响、工作的未来、AI 提高生产力的潜力、开源与闭源之间的平衡、马斯克的 Memphis 超级集群、X.ai、OpenAI、AI 的安全开发等。
前不久在人工智能的帮助下，两位科学家获得了诺贝尔物理学奖。可以说人工智能已经在很多领域被广泛应用了。随着大语言模型（LLM）和深度学习的广泛应用，GPU 也已成为机器学习工程师和研究人员最重要的计算资源之一。
在当今人工智能（AI）和机器学习（ML）技术迅猛发展的背景下，解释性AI（Explainable AI, XAI）已成为一个备受关注的话题。
虽然数据有限，但AI性能不会停滞不前，我们当前的算法还没有从我们拥有的数据中最大限度地提取信息，还有更多的推论、推断和其他过程我们可以应用到我们当前的数据上，以提供更多的价值。
