AlphaFold 3架构变革后，真的能解决所有结构预测难题吗？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Czm2wYGzIiJXbUkV35Vc6gk4nSd/ae该结果也反映了RNA 结构预测的难度，RNA 结构数据稀缺，结构动态、灵活，是当前 ... 此外，研究人员在使用AlphaFold 3 进行结构预测时，还可以通过PAE 表来评估预测结果的可靠性。
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如何理解赛题中的时间序列预测问题？ - 飞书文档
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CS143编译原理预测分析中的LL(1) parsing table是如何构建的？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AbuHwUnb6ixRBAkvYBcc8qocnIc/af构造的是parse tree，不是AST。token 都在tree 的叶结点上。 一个例子。 Grammar ... 难点是，何时shift，何时reduce。 这是后面handle、viable prefix 这些概念 ...
MAGPIE如何构造偏好数据？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/TcbBwFz1ViThCektyAPcverWnRc/a5上面每个过滤数据的详细过滤规则如下表所示，. 利用MAGPIE-Pro-300K-Filtered数据集 ... 对MAGPIE数据进行安全性分析，利用Llama-Guard-2模型进行预测，有害指令少于1%。
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https://docs.feishu.cn/v/wiki/WbuuwuGO3iD9Z7kRb0bc3LFvnjg/ab传统的大规模推荐系统基于海量用户行为数据，构造海量**高基数和异构特征**进行深度模型训练。尽管模型规模已经很庞大了，但如果想进一步进行scaling，则非常困难。
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https://deepwisdom.feishu.cn/wiki/Praxw5RxEi4NgGkrofJc54QdnXgMetaGPT 推出数据解释器：智能体自己分析股票、做报表、建模型 · 给他预测英伟达股票的指令，它就来帮你完成数据导入、清洗、分析、建模等工作。 · 目前Data Interpreter 已经 ...
Datawhale机器学习竞赛：从零基础到电力需求预测挑战赛实践
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CuhBw9vBaiG1nJklIPkcRhqVnmk/a4机器学习模型 · 对于时间序列数据的内在时间结构和季节性可能不够敏感。 · 需要大量的特征工程工作。 · 模型的解释性可能不如传统时间序列模型。