字节跳动边缘云技术团队，基于字节跳动海量流量场景下的需求与长期实践，形成以边缘位置的计算、网络、存储、安全、智能为核心能力的新一代分布式云计算解决方案。致力于实现“连接与计算无处不在”，助力企业实现数字化转型，加速企业发展与创新。

不定期分享自然语言处理、大语言模型，文档智能等领域前沿技术及实践。作者：余俊晖，曾获CCF、Kaggle、ICPR、ICDAR等国内外近二十项算法竞赛/评测冠亚季军。曾发表sci、顶会等论文多篇。

Trae ，智能无限，协作无间 。

用通俗的语言普及最新LLM进展！ 欢迎大家推荐论文！

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将不定期更新关于机器学习、强化学习、数据挖掘以及NLP等领域相关知识，以及分享自己学习到的知识技能

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读AI天机，写技术新事。

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要让智能体大模型真正拥有媲美人类的推理能力，仅靠传统的深度学习或符号推理都难以实现。这时，神经符号混合系统应运而生，它就像一座桥梁，将神经网络的强大学习能力与符号推理的逻辑思维紧密相连，为智能体大模型推理能力的提升带来了新的曙光。神经网络，灵感源于人类大脑神经元的结构与工作方式，通过构建多层神经元网络，让模型能够自动从海量数据中学习特征与模式。它在图像识别领域表现卓越，能精准识别出各种复杂的图像内

预测准确性始终是一道绕不开的核心命题。如何让智能体大模型更精准地预见未来，做出最优决策？因果表征学习，这一新兴领域的探索，正为我们揭示出一条充满希望的解决路径。因果，是人类认知世界的底层逻辑。从古老的哲学思辨，到现代科学的实验探究，我们始终在追寻事物之间的因果关联，以此理解世界的运行规律。在机器学习的语境中，因果表征学习致力于挖掘数据背后的因果结构，将原始数据转化为富含因果信息的表征。这与传统的表

由互联网大厂和中科院研究所的算法数分小伙伴们创建，热爱竞赛知识分享，获得过Kaggle、阿里天池等算法竞赛冠亚季成绩。每日给小伙伴带来机器学习、NLP、数据分析知识分享、竞赛干货、职场经验和内推～

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火山引擎开发者社区是火山引擎的 TOD 社区，致力于链接火山引擎和开发者，为大家提供前沿技术内容和丰富的技术活动，打造更好的开发者文化和氛围，共建开源生态。

VisActor 以叙事可视化为新的着力点，以智能可视化为目标，形成了包括渲染引擎、可视化语法、数据分析组件、图表组件、表格组件、GIS组件、图可视化组件、智能组件等多个模块组成的可视化解决方案。