Chain-of-Thought（思维链）≠ 可解释性（Explainability）
论文Chain-of-Thought Is Not Explainability揭示了一个关于人工智能的重要误 […]
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AI
关于卷积网络的一篇老论文：Inception架构
论文Going Deeper with Convolutions发表于2014年，论文的研究验证了通过稠密组件
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内积（Inner Product）和卷积（Convolution）
内积（Inner Product）和卷积（Convolution）虽然在数学表达式上有些相似，但它们的本质、几
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内积（Inner Product）应用的一个简单形象实例：用户向量与物品向量的内积反映“喜好程度”
内积（Inner Product）是线性代数中一个基本而核心的概念，是衡量两个向量之间相似程度或“对齐程度”的
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MUVERA：通过构造固定维度编码（FDEs），将复杂的多向量（MV）检索任务简化为单向量最大内积（SV MIPS）问题
论文MUVERA: Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional
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基于数字孪生和PINNs-e-RGCN的电梯故障诊断
论文Elevator fault diagnosis based on digital twin and PI
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