苹果在2025年国际机器学习大会上的机器学习研究

Apple researchers are advancing AI and ML through fundamental research, and to support the broader research community and help accelerate progress in this field, we share much of this research...

苹果研究人员在国际机器学习大会（ICML）上展示了在计算机视觉和语言模型等领域的人工智能和机器学习新进展，并支持多样性活动以推动ML社区发展。

人工智能多样性机器学习苹果计算机视觉语言模型

原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。发表于：。

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在10分钟内通过REST API提供机器学习模型

Stop leaving your models on your laptop. Serve them to the world with this quick and powerful setup.

本文介绍了如何通过FastAPI将机器学习模型快速部署为API，包括模型训练、数据验证、请求日志记录和错误处理，最终实现高效响应。

API FastAPI rest api 数据验证机器学习错误处理

原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。发表于：。

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Spotify如何利用生成式人工智能和机器学习对一亿首曲目进行注释

This article explains how Spotify addressed these challenges by building an annotation platform designed to scale with its machine learning needs.

Spotify建立了一个注释平台，以解决机器学习中的注释瓶颈，通过优化人力资源、开发工具和基础设施，提高了注释的效率和质量，支持复杂任务，促进快速迭代和数据驱动的开发。

人工智能效率数据驱动机器学习注释平台质量

原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。发表于：。

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谷歌为学术界的机器学习与系统先锋设立的新奖项

A stylized overhead desk view shows a Google award medal, a laptop, a notebook with math and science doodles, and other academic supplies.

谷歌设立“谷歌机器学习与系统初级教师奖”，向27所美国大学的50多名助理教授各颁发10万美元资助，以支持高效、安全的计算系统设计，推动机器学习和云计算的发展，促进学术研究和科技生态系统活力。

云计算助理教授机器学习谷歌资助

原文英文，约500词，阅读约需2分钟。发表于：。

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Sebastian Raschka著作免费开放！《机器学习与AI核心30问》，新手专家皆宜

ai 机器学习

发表于：。

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Altair RapidMiner再度被评为数据科学与机器学习平台魔力象限领导者

（全球TMT2025年6月27日讯）全球计算智能领域领军企业Altair近日宣布，旗下Altair Rapid […]

Altair的AI与数据分析平台RapidMiner再次被Gartner评为领导者，具备全栈AI能力，支持SAS语言，并提供大规模并行处理的知识图谱引擎，助力企业快速部署AI应用。

AI Altair Gartner RapidMiner SAS 机器学习

Altair RapidMiner再度被评为数据科学与机器学习平台魔力象限领导者

原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

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EP168：人工智能与机器学习、深度学习及生成式人工智能的比较

What else will you add to understand these concepts better?

QA Wolf 提供 AI 驱动的测试服务，支持网页和移动应用，能在数周内实现 80% 的自动化测试覆盖率，帮助团队加速发布。通过缩短 QA 周期，Drata 团队的测试用例增加了 4 倍，QA 周期缩短了 86%。

QA Wolf QA 周期人工智能机器学习深度学习移动应用网页应用自动化测试

原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。发表于：。

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分布式机器学习的五大框架

Use these frameworks to optimize memory and compute resources, scale your machine learning workflow, speed up your processes, and reduce the overall cost.

分布式机器学习框架能够优化内存和计算资源，缩短训练时间，处理大规模数据。本文介绍了五种流行框架：PyTorch、TensorFlow、Ray、Apache Spark和Dask，适用于不同项目需求，帮助团队高效扩展机器学习工作流。

PyTorch TensorFlow 分布式机器学习大规模数据机器学习框架

原文英文，约1400词，阅读约需6分钟。发表于：。

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如何在不成为机器学习工程师的情况下成为生成式人工智能英雄

Vishnu Kammari also contributed to this article. Generative AI (GenAI) is rapidly becoming a cornerstone of modern business strategies, with The post How To Be a GenAI Hero Without Being an ML...

生成式人工智能（GenAI）正成为现代商业战略的核心。企业在推进概念验证时需要专业知识将其转化为生产工作负载，选择合适的AI技术栈复杂且耗时，需不断评估以避免技术过时。大规模集群管理和GPU资源优化至关重要。OCI AI蓝图提供无代码解决方案，帮助企业快速启动AI应用，提升效率。

AI技术栈 GPU资源人工智能商业战略工程师无代码解决方案机器学习生成式人工智能

原文英文，约900词，阅读约需4分钟。发表于：。

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使用Cadence训练您的机器学习模型

In the rapidly evolving domains of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI), the tools and technologies used by developers can significantly influence the speed, efficiency, and...

Cadence是PyCharm 2025.1中的插件，简化了云资源的使用，支持无服务器计算和按需管理GPU，无需修改现有项目。它自动同步数据，优化资源分配，适合团队协作，用户可免费试用。

Cadence PyCharm 云计算团队协作无服务器机器学习

原文英文，约500词，阅读约需2分钟。发表于：。

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