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你好，我想知道科技行业是否需要确定性的机器学习训练，还是说非确定性也是可以接受的？ 例如，我知道在大型语言模型（LLMs）的情况下，训练过程中小的浮点数差异通常是可以容忍的，因为模型最终会收敛到相似的质量。但是在一些更具体的领域，比如医疗设备认证、自动驾驶车辆安全验证或金融模型审计，我觉得两个训练过程产生位相同的模型是至关重要的，尤其是在相同硬件上，更不用说在异构硬件上了。我读到在某些情况下，比如高频交易（HFT）或量化交易（Quant），人们会使用整数来实现确定性的操作，不知道在这里是否也是同样的情况？

一款100%在设备上运行的Chrome扩展，用于屏幕录制和选项卡区域捕获。<p>https://cstweave.com

嗨，HackerNews， 我在过去几周里构建了这个项目，作为从一次失败的游戏发布中清理思路的方式。 我想学习一些关于人工智能/神经网络的知识，天真地认为我可以在一个周末内构建一个小型的迷宫求解AI，并且实现100%的解题率。 结果——我没有做到，但我离目标很近。模型总大小为14字节，在未见过的迷宫上有96.5%的解题率。通过46个阶段的训练，尝试不同的想法来改进模型（提高性能，减小体积）。 观看模型尝试解决迷宫的过程非常有趣，当它们失败时，通常是因为陷入了循环。模型无法访问坐标、地图数据或外部内存，它们必须仅通过即时的局部观察进行导航。 有一个模型下拉菜单，您可以看到模型在每个阶段的进展，不断变小并提高解题率。总共训练的模型数量达到数千个——我只展示每个阶段的获胜模型。 总的来说，这是一个有趣的实验，得到了很多来自AI代理的实现帮助，以便搭建和实现代码（我是一名懒惰的软件开发者）。

我想制作一个基于意义和联想的文字谜题，而不是通过重新排列字母或在网格中寻找。

Descript 每月收费 24 美元，因此我在一个周末里用 Fable 构建了这个项目！<p>介绍 Rescript：通过简单编辑转录文本来编辑视频。将视频放入其中，它会本地转录，并附有逐字时间戳和说话者标签。删除转录中的单词，相应的片段也会从视频中剪切掉。<p>完全在浏览器中运行：本地、免费、离线且开源。<p>→ GitHub <a href="https://github.com/wassgha/rescript" rel="nofollow">https://github.com/wassgha/rescript</a><p>→ 应用 <a href="https://wassgha.github.io/rescript" rel="nofollow">https://wassgha.github.io/rescript</a>