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6月12日6月12日周三

星期三 · 1 条
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Suno:Blog(网页)精选
AI 评分 55/100
Audio Inputs--通过 Mikey Shulman(联合创始人兼 CEO)发布·2024 年 6 月 12 日,用任何声音创作一首歌 产品更新

Suno 发布 Audio Inputs 功能,所有 Pro 和 Premier 用户可上传或录制 6-60 秒的音频片段,通过“Extend”模式选择起始时间戳、设定风格,并可添加歌词来创作歌曲。社区创作者已用其提供自定义音频引子来设定氛围、节奏和乐器灵感。该功能会阻止受版权保护作品的上传,且所有包含人声的输入将保持私密并不可搜索。


推荐理由:Suno 把上传录音做歌的门槛降到极低,对音乐创作者和普通用户都友好,只是这已经是前年的更新,之后的同类功能可能更完善。

2月20日2月20日周日

星期日 · 1 条
08:00
Lilian Weng:Lil'Log(RSS)精选
AI 评分 57/100
数据不足情况下的学习第二部分:主动学习

监督学习任务的性能依赖于高质量标注数据,但获取大量标注样本成本高昂。主动学习是一种在标注预算有限、但允许投入部分人工标注资源的条件下,应对标注数据不足的范式。其核心思路是智能地选择最具信息量的样本进行标注,以在有限预算内最大化模型性能的提升。该方法旨在解决当面临标注数据受限时,如何通过策略性采样来高效利用标注资源的问题。


推荐理由:这是 Lilian Weng 数据不足系列的第二篇,把主动学习的核心采样策略和实际权衡讲得很清楚,做数据标注和 ML 工程的同学值得复习一遍。

9月5日9月5日周四

星期四 · 1 条
08:00
Lilian Weng:Lil'Log(RSS)精选
AI 评分 57/100
进化策略

进化策略是一种在目标函数解析形式未知或无法直接计算梯度时,用于优化模型参数的黑箱优化算法。它作为随机梯度下降的替代方案,适用于多种优化场景。文章介绍了模拟退火、爬山法、Nelder-Mead方法等经典进化策略,并探讨了该方法在深度强化学习中的应用。通过评估目标函数值而非依赖梯度信息,进化策略为复杂优化问题提供了有效路径。


推荐理由:这篇五年前的进化策略入门,至今仍是理解黑箱优化的最佳起点,Lilian Weng的笔法清晰,做RL的朋友可以当字典翻。

4月8日4月8日周日

星期日 · 1 条
08:00
Lilian Weng:Lil'Log(RSS)精选
AI 评分 55/100
策略梯度算法

该文章系统梳理了策略梯度算法的发展脉络,深入解析其工作原理,并详细介绍了从基础到前沿的多种算法,包括PPO、SAC、TD3、IMPALA等主流方法。文章自2018年起持续更新,陆续新增了D4PG、SVPG、PPG等新算法,并补充了关于PPO的最新讨论。文中还提供了韩语及中文等多个语言版本的翻译,便于不同读者参考。


推荐理由:这篇是当年策略梯度方法的“圣经”级综述,现在看虽然有些过时,但想理解PPO、SAC的来龙去脉还得从这儿啃起。