Understanding Matrices | Part 1: Matrix-Vector Multiplication
将矩阵乘以向量以及如何在几个特殊矩阵上工作的物理含义。第1部分：矩阵矢量乘法首先出现在数据科学上。
Columbia Pro-Palestinian Protest Leader Seeking Citizenship Detained By ICE
哥伦比亚亲帕勒斯坦抗议领袖寻求由内森·沃斯特（Nathan Worcester）拘留的公民身份，通过《时代》（Nathan Worcester）通过《时报》（强调我们的），哥伦比亚大学的学生莫赫森·马哈达维（Mohsen Mahdawi）拘留了移民和海关执法（ICE）在4月14日在佛蒙特州的派生派抗议中，由MAHDAWAWAII的征服了vermont.mahdawawawawawawawawawawaian of哥伦比亚大学的学生于2025年4月14日在弗吉尼亚州科尔切斯特市的美国公民和移民服务办公室被拘留。克里斯托弗·赫拉利（Christopher Helali）在拘留马哈达维（Mahdaw
Carney Capitulates: Canada Waives Retaliatory Tariffs On US-Made Cars And Trucks
卡尼·克莱恩（Carney）屈服：加拿大对美国 - 中国贸易战争中的第一次小规模冲突征收报复性关税，刚刚结束，约翰·卡尼（John Carney）舔了舔伤口。加拿大总理马克·卡尼（Mark Carney）表示，他的政府将允许汽车制造商允许美国制造的汽车和不断宣布的公司继续使用Canca和Cancans的公司，并在不断的情况下进口了Canca和Canca，并继续进行。当然，他们所有人都会誓言要做 - 毕竟，没有任何诺言的不利之处 - 这意味着加拿大只承认了特朗普的关键需求。截至一周，卡尼将报复性征收高达25％，在美国的车辆上，有效地匹配了美国总统唐纳德·特朗普的较早行动。鲁巴克的迈克尔的数量从美
Нейроморфный процессор из Индии перемножает матрицы в сотни раз эффективнее графических чипов
为了处理数据，处理器使用可以在 16520 个电阻级别之间切换的分子膜忆阻器。
Understanding Einstein’s Notation and einsum Multiplication
使用字符串符号执行高阶张量运算继续阅读 Towards Data Science »
Five ways to do least squares (with torch)
了解 torch 的 linalg 模块，同时学习从头开始进行最小二乘回归的不同方法。这篇文章是即将由 CRC Press 出版的《深度学习和科学计算与 R torch》一书中相应章节的精简版。
Notre Dame psychologist explores how children best learn math — and yes, timed practice helps
巴黎圣母院心理学教授妮可·麦克尼尔（Nicole McNeil）最近共同撰写了一份报告，该报告探讨了儿童学习算术的最佳方法 - 无论是通过记住数量值和乘法表，还是以更深入的概念层面研究数学。该报告“学习的科学教会了我们有关算术流利性的知识”，在《心理科学》杂志上发表了公共利益，表明，当教学遵循基于证据的周期时，孩子们最有效地学习了：在概念上理解中基于事实，使用简短的定时实践来使这些事实自动，然后返回讨论和反思以加深该知识。
Scientists Reveal the Best Way Kids Learn Math
一项科学评论发现，通过概念性理解，战略实践和反思性学习的融合，孩子们建立了最强的数学技能，从而挑战了速度单独定义流利度的观念。儿童应该专注于记忆数量值和乘法表，还是通过更深入的概念方法来教学更有效？这个问题[...]
Choosing the best ring … for MPC!
在这篇文章中，我们将讨论Galois环（最近的代数结构）如何改善不诚实的多方计算（MPC）协议的通信复杂性。在我们深入MPC之前，我将简短地绕行以讨论如何在密码学中建模计算。当密码学家考虑计算时，他们经常考虑由加法和乘法门组成的电路。您可能会认为啊，像布尔电路一样吗？不，密码学家喜欢在巨大领域的电路。实际上，越大！使用AS的字段很方便1）除零以外的每个元素都是可逆的，而2）低度，非零多项式的根源很少。因此，我们通常可以将加密协议的安全性直接与该字段的大小联系起来（正如我们将在不久之后看到的）。但是，深入的密码仪确实只想与整数Mod（），Think /bit未签名的整数一起使用电路。为了易于符号
Multiplication, Biden-Style: School Bias Cases Doubled
乘法，拜顿风格：詹姆斯·瓦尼（James Varney）通过重新进行的，通过对弦乐的赠款和遏制联邦法规的限制，特朗普总统拆除教育部的努力在限制弦乐的同时，对公共权利进行了公共权利，在公共权利上，特朗普的目标是对公共权利的统治。在拜登政府期间，学院和大学大约翻了一番，去年超过20,000。数百名OCR律师和工作人员的调查 - 以及由无数的学校官员和管理人员对他们的回应 - 触及了从性暴力和残疾适应的指控到网站兼容性的一切。该办公室的捍卫者说，它一直是美国近7000万学生的公民权利的宝贵保护者。他们说，消除已经开始的办公室甚至缩小了办公室的规模，将在废除一项主要司法手段的同时进行成千上万的正在进行
Time Series Forecasting Made Simple (Part 1): Decomposition and Baseline Models
学习时间序列分解，添加剂与乘法模型的直觉，并使用Python The Post Time序列预测变得简单（第1部分）：分解和基线模型首先出现在数据科学上。
Tests for year 1 pupils in England should be dropped, headteachers urge
NAHT 表示，小学过早进行语音、算术和英语测试可能会浪费时间和资金 一个有影响力的校长联盟向政府建议，英格兰的小学生不应该接受语音、乘法表或语法和标点符号的强制性测试。全国校长协会 (NAHT) 告诉政府的国家课程和评估审查，迫切需要重新考虑语音阅读能力测试、乘法测试以及拼写、语法和标点符号测试，因为它们可能会浪费学校的时间和资金。继续阅读...
Reducing the Size of AI Models
在边缘设备上运行大型 AI 模型使用 Pixlr 创建的图像AI 模型，尤其是大型语言模型 (LLM)，需要大量的 GPU 内存。例如，对于 2024 年 7 月发布的 LLaMA 3.1 模型，内存要求如下：80 亿参数模型需要 16 GB 内存（16 位浮点权重）更大的 4050 亿参数模型需要 810 GB（使用 16 位浮点数）在全尺寸机器学习模型中，权重表示为 32 位浮点数。现代模型具有数亿到数百亿（甚至数千亿）的权重。训练和运行如此大的模型非常耗费资源：它需要大量的计算（处理能力）。它需要大量的 GPU 内存。它会消耗大量的能源，特别是，造成这种能源消耗的最大因素是：- 使用 3
Productive morning routines: How one teacher creates intentional practices for daily success
如果您为自己的一天创建了一个“标准算法”，会怎么样？这就是我的意思。在我的四年级课堂上，每年数学课程的重点是两位数乘法和长除法的标准算法。我喜欢这些教学日，因为作为一名 A 类教师，我喜欢解决乘法和除法方程式……继续阅读这篇文章《高效的早晨例行公事：一位教师如何创造有意识的日常成功实践》首次出现在《教师真相》上。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们今天发表在《自然》杂志上的论文中，我们介绍了 AlphaTensor，这是第一个用于发现新颖、高效且可证明正确的基本任务算法（例如矩阵乘法）的人工智能 (AI) 系统。这揭示了数学中一个 50 年前的悬而未决的问题，即找到将两个矩阵相乘的最快方法。这篇论文是 DeepMind 推动科学发展和利用人工智能解决最基本问题的使命的垫脚石。我们的系统 AlphaTensor 以 AlphaZero 为基础，AlphaZero 是一个在国际象棋、围棋和将棋等棋盘游戏中表现出超人表现的代理，这项工作首次展示了 AlphaZero 从玩游戏到解决未解数学问题的历程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
