每日IN语(2009-01-09)人才和裁人

Autonomous AI Agents在数学研究中的工程化实践 自主智能体(Autonomous Agents)正从概念走向科研一线,其核心在于将人类数学研究中隐性的直觉、试错与知识沉淀过程,转化为可编程、可审计、可复现的工程流程。依托状态机驱动的推理框架(如LangGraph)、高保真数学符号处理能力的大模型(如Azure OpenAI),以及面向时间线与问题维度优化的存储系统(如Azure Table Storage),这类系统已能支撑长周期、多步骤、带失败回溯的数学探索。它不追求单次突破,而致力于构建透明、可追踪、可接力的研究基础设施,为P vs NP、黎曼猜想等 阅读详情

老板用你的时候你就是“人才”,
不用你的时候就变成了“裁人”。


一个成功的男人就是能够挣到比妻子花的钱更多的钱,
一个成功的女人就是能够找到这样一个男人


跌倒了,爬起来再哭.



污染预测数据准备:用ydata-profiling和Temporian构建时空语义特征 时间序列预测的核心在于将原始观测转化为具备物理意义的时空表征。空气污染数据具有非均匀采样、高缺失率、循环性、多源异构等典型野数据特征,传统pandas清洗易导致语义失真与信息坍缩。ydata-profiling通过tsmode激活时间感知诊断,可量化季节性强度、定位制度性数据缺口;Temporian以EventSet重构数据范式,原生支持多级索引、同日聚合、循环编码与跨粒度特征传播。二者协同,将‘日期字符串’升维为包含气象耦合、日历节律、区域协同的污染语义矩阵,显著提升XGBoost、LSTM等模型在PM2 阅读详情

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老紫竹
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