全国大学生数学建模竞赛赛前备赛须知 - majorArcs
面向数学建模竞赛参赛新手的赛前备赛第一课:从认清国赛赛制与三天赛程节奏入手,用流程图直观拆解「问题分析 → 模型假设 → 建立模型 → 求解验证」的建模六步闭环,并讲透 AI 使用规范、MD5 提交与避坑清单这些决定成败的细节,帮你把每个环节都安排得明明白白,稳稳走完从组队选题到论文提交的最后一公里...
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大家好,我们是一家位于新加坡的早期科技公司,正在为生命科学行业构建面向跨境创新的生态智能系统。我们希望将分散的企业、研发机构、临床资源、服务商、资本、政策和合作关系等信息组织成可查询、可分析、可追溯的数据网络,并通过 AI Agent 帮助用户理解市场与创新生态、识别潜在机会并推动实际合作。我们希望更有针对性地寻找具备以下背景的 AI / 数据工程核心成员或潜在技术合伙人:* 曾参与生命科学产业情报、医药数据库或行业数据产品的开发;* 熟悉医药企业、研发管线、临床试验、License-in/out 、投融资或产业合作等数据;* 有多源数据采集、清洗、标准化、实体识别与消歧、数据质量管理经验;*
科学家利用欧洲 450,112 名参与者(131,426 名男性 和 318,686 名女性)的数据,评估了红肉、加工肉和白肉与胃腺癌和食管腺癌之间的关联。研究人员对红肉、加工肉和白肉的定义是:红肉包括猪肉、牛肉、小牛肉、羊肉等;加工肉包括火腿、培根、香肠、加工肉块、汉堡包、肉丸、肉酱等;白肉包括鸡肉、鸭肉、鹅肉、兔肉以及其它禽肉。结果显示,每天每摄入 30 克加工肉,胃癌风险增加 9%,食管癌风险增加 13%;每天每摄入 20 克白肉,非贲门胃癌风险增加 12%。
GPT-6 Astra 发布当天用它打磨浏览器 SVG 编辑器 Vecsy:框选多选、箭头图层、间距参考线一次落地,额度可控、需求理解精准。
账号是(Google AI Pro) 关联地区是新加坡。 请求 gemini 模型都是 报错 FAILED_PRECONDITION (code 400): User location is not supported for the API use. 使用 claude 模型可以,有知道为什么的吗?
聊天历史不是越多越好:用 LangChain 把“记住”和“带上”分开 聊天机器人常见的误解是:只要把历史写进文件,模型就拥有了长期记忆。指定项目展示了更准确的关系:FileSystemChatMes
最近开源了我做的 Agent 项目 Morphz ,想和大家讨论一种不同的上下文组织方式。 它最核心的特点是:Agent 通过上下文事务,自主维护自己的结构化上下文,决定哪些内容需要保留、修订或退役,不依赖会话历史的 compaction 。 比如,处理完一份构建日志后,Agent 可以在同一笔事务里记录故障判断、更新阻塞项,再把已经处理的日志移出活动上下文。原始日志仍然保留,需要时可以召回。 Morphz 也支持多个执行线程共享上下文,通过事务协调修改。这些线程属于同一个 Agent ,可以并发推进不同工作。 我写了一篇文章,具体介绍上下文事务、容量维护、前缀缓存,以及跨任务记忆实验: 不用
Anthropic内部都在使用ELI5,可以很通俗易懂的讲清楚一个概念。这篇文章把ELI5是什么,怎么用,效果怎么样都讲清楚了。
按以往的历史,每次 OpenAI 发布新模型,我都是失望的!每次都是被 O 哥(Claude 家的)吊打! 但是这个直接从 5.6 -> 6,确实有点不一样了! 我们先不管“AGI”和“电脑操作”这些