中国计算机学会 (CCF）联合快手正式发布 “CCF - 大模型探索者基金”，旨在响应人工智能技术的快速发展和产业界的迫切需求。

中国计算机学会 (CCF）联合快手正式发布 “CCF - 快手大模型探索者基金”，旨在响应人工智能技术的快速发展和产业界的迫切需求。CCF 和快手希望通过为全球学者搭建产学研合作平台，促进学术界与工业界的深度交流与合作，联合培养大模型领域科研和工程人才，为科技进步和社会发展做出贡献。 （证券时报）

PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习

PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。 考虑到PyTorch的学习兼具理论储备和动手训练，两手都要抓两手都要硬的特点，开发了这套《深入浅出PyTorch》课程，期望以组队学习的形式，帮助大家从入门到熟练掌握PyTorch工具，进而实现自己的深度学习算法。同时通过项目实战，充分锻炼编程能力，掌握PyTorch进行深度学习的基本流程，提升解决实际问题的能力。 学习的先修要求是，会使用Python编程，了解包括神经网络在内的机器学习算法，勤于动手实践。 《深入浅出PyTorch》是一个系列，一共有三个部分。已经上线的是本系列的第一、二部分，后续会不断更新《深入浅出PyTorch》（下），给出更贴合实际应用的实战案例。 || | #机器学习 #PyTorch

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，一个开源的轻量级知识分享、团队协同软件，可用于快速构建企业 Wiki 和团队知识分享平台。 提供方便的安装界面程序，无需任何手动操作。部署方便，使用简单。具备完善的系统权限管理，系统可以自定义角色，可为不同角色授予不同的权限

( flwr) 是用于构建联邦学习系统的 #框架 。Flower 的设计基于以下几个指导原则：

( flwr) 是用于构建联邦学习系统的 #框架 。Flower 的设计基于以下几个指导原则： 可定制：联邦学习系统因一个用例而异。Flower 允许根据每个单独的用例的需要进行各种不同的配置。 可扩展：Flower 起源于牛津大学的一个研究项目，因此在构建时考虑了 AI 研究。许多组件可以扩展和覆盖以构建新的最先进的系统。 与框架无关：不同的机器学习框架具有不同的优势。Flower 可以与任何机器学习框架一起使用，例如PyTorch、 TensorFlow、Hugging Face Transformers、PyTorch Lightning、MXNet、scikit-learn、JAX、TFLite，甚至 适合喜欢手动计算梯度的用户的原始NumPy 。 可以理解：Flower 的编写考虑了可维护性。鼓励社区阅读和贡献代码库

【Blockchain Australia CEO：希望联邦政府在加密货币监管方面向英国、香港和新加坡学习】

【Blockchain Australia CEO：希望联邦政府在加密货币监管方面向英国、香港和新加坡学习】 Blockchain Australia新任首席执行官Simon Callaghan表示，希望联邦政府在加密货币监管方面向英国、香港和新加坡学习，绝对不是美国。执法监管相当于有一把锤子，把一切都看成是钉子。我认为这不是澳大利亚应该采取的正确做法。 在他的新职位上，Callaghan旨在引导该国的加密货币规则制定，并避免采取与美国证券交易委员会类似的行动，该委员会正在起诉世界上最大的两家交易所，并将至少68种代币打造成证券。 快讯/广告 联系 @xingkong888885

：基于PyTorch构建的高性能优化器库，可轻松实现函数优化和基于梯度的元学习

：基于PyTorch构建的高性能优化器库，可轻松实现函数优化和基于梯度的元学习 它包括两个主要功能： TorchOpt 提供了功能优化器，可以为 PyTorch 启用类似 JAX 的可组合功能优化器。使用 TorchOpt，可以轻松地在 PyTorch 中使用函数式优化器进行神经网络优化，类似于 JAX 中的Optax。 借助函数式编程的设计，TorchOpt 为基于梯度的元学习研究提供了高效、灵活且易于实现的可微优化器。它在很大程度上减少了实现复杂的元学习算法所需的工作量。