What exactly does word2vec learn?
word2vec 到底学习什么以及如何学习？回答这个问题相当于在一个最小但有趣的语言建模任务中理解表示学习。尽管 word2vec 是众所周知的现代语言模型的先驱，但多年来，研究人员缺乏描述其学习过程的定量和预测理论。在我们的新论文中，我们最终提供了这样一个理论。我们证明存在现实的、实用的机制，其中学习问题可以简化为未加权的最小二乘矩阵分解。我们以封闭形式求解梯度流动动力学；最终学习到的表示由 PCA 简单给出。word2vec 的学习动态。当从小初始化开始训练时，word2vec 以离散、连续的步骤进行学习。左：权重矩阵中的排名递增学习步骤，每个步骤都会减少损失。右图：潜在嵌入空间的三个时间
1.0 简介这篇文章提出了两个我认为我永远无法解决的研究问题。它提出了我已经开始讨论的一个问题。2.0 多种农产品的效率顺序是否明确定义？我已经通过一个绝对地租、粗放地租和集约地租的例子进行了研究。在此示例中，效率和可出租性的顺序被唯一定义。该示例有一种工业生产的商品和一种土地生产的商品“玉米”。假设存在多种农业商品。例如，玉米和大麦都可以在陆地上生产。但假设除了土地使用之外不存在联合生产。在给定的利润率下，效率顺序是否仍然是唯一定义的？它会取决于净产出中玉米和大麦的构成，以及净产出水平吗？即使在我的例子中，我也看到哪些技术是可行的取决于净产出中铁和玉米的数量。但是多种农产品会在定义效率顺序时
Leading a Data Led Recovery - Building Resiliency in Manufacturing with AI and Streaming Analytics
在各国政府实施近乎封锁和社会疏远措施以遏制冠状病毒感染传播后，东盟制造业活动急剧萎缩。泰国、马来西亚和菲律宾的离散制造业平均下降了 11%，在全球消费者对商品的需求低迷和全球供应链中断的背景下，在疫情既没有治愈也没有结束的情况下，东盟正准备迎接进一步的影响。这份 IDC 信息简报深入探讨了这种数据主导的复苏，以及人工智能 (AI) 和流分析如何在短期、中期和长期加速行业复苏。
Leptobrachella yachangensisHuang, Zeng, J. Wang, H.-T.王，邓，Z.-W。 Wang, Liao & Mo, 2025DOI: doi.org/10.3897/herpetozoa.38.e165088摘要在这项研究中，我们描述了物种丰富的 Leptobrachella 属的一个新物种，Leptobrachella yachangensis sp。十一月，来自中国广西西北部，基于分子和形态学数据的结合。该新种是武明乳杆菌 Chen, Peng, Li & Yu, 2023 的姐妹分类单元，与所有其他同源物具有离散的诊断差异。我们还讨论了该属
ABB integrates Machine Automation division into Process Automation business area
在宣布将其机器人部门剥离给软银集团后，ABB 正在将机器自动化部门（以前属于机器人和离散自动化业务领域的一部分）转型为过程自动化业务领域。此次过渡将于 2025 年第四季度生效。随着该部门过渡到 [...]
FS-DFM: Fast and Accurate Long Text Generation with Few-Step Diffusion Language Models
自回归语言模型 (ARM) 提供了很强的可能性，但本质上是串行的：它们每次前向传递生成一个令牌，这限制了吞吐量并增加了长序列的延迟。扩散语言模型 (DLM) 跨位置并行，因此对于语言生成来说似乎很有前景，但标准离散扩散通常需要数百到数千次模型评估才能达到高质量，以串行深度换取迭代广度。我们引入 FS-DFM，即少步离散流匹配。离散流量匹配模型，专为提高速度而设计，且不牺牲……
