DeepMind 最近推出了 DataRater，这是一种元学习方法，通过元梯度对训练数据点的价值进行评分。它承诺通过过滤/重新加权低价值数据来实现更高效的训练，而不是依赖启发式方法。<p>在这里分享一个 DataRater 的实现，我尝试在 MNIST 数据集上复现结果！
返回首页
最新
我创建了WAFlow，以便在本地使用简单的Webhook原型WhatsApp风格的聊天机器人。
代码库：<a href="https://github.com/leandrobon/WaFlow" rel="nofollow">https://github.com/leandrobon/WaFlow</a>
启动Docker → 在浏览器中聊天 → 模拟器向你的机器人发送Webhook → 机器人通过API回复 → 导出/导入对话记录。
技术栈：.NET 8 + Blazor。
最小可行产品（MVP）：轮询用户界面，单用户，仅支持文本。希望能收到关于你工作流程中缺失功能的反馈。