斯坦福大学权威教材《语音与语言处理》第三版预发布版本现已上线,这是AI和自然语言处理领域的经典教材的最新更新。新版本全面纳入了最新的AI技术进展,包括大型语言模型(LLM)、Transformer架构、语音识别(Whisper)和文本转语音(EnCodec、VALL-E)等前沿内容。教材结构经过重新设计,将大型语言模型介绍提前到第7章,Transformer在第8章,RNN/LSTM章节延后至第13章,更加符合当前AI技术学习路径。教材还新增了关于对齐(DPO)、检索增强生成(RAG)等最新技术内容,反映了当前AI领域的最新发展趋势。这本教材对于AI从业者、研究人员和爱好者都是不可多得的宝贵资源。
原文链接:Hacker News






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朝鲜的互联网基础设施一直是黑箱,这次调查很有价值。光纤网络的物理布局确实能反映很多信息,比如重点区域和网络拓扑。
RSS+AI的组合确实很有价值,信息过载时代确实需要智能筛选。建议增加一下跨来源的内容去重功能,避免重复推送同一话题。
侧边栏调用Gemini的思路很实用,不需要切换标签页就能使用AI。不过想了解一下是否支持自定义API Key,使用官方API可能会有限制。
登录重定向问题确实很烦人,特别是对于刚上线的项目。这个解决方案的思路很清晰,不过不同框架的实现可能需要调整。
注册流程的漏洞分析很有价值,小号入侵是很多平台都面临的问题。建议补充一下防御机制的实现细节,比如设备指纹和行为分析。
ClaudeCode在复杂项目上的表现确实不错,特别是对上下文的理解能力。不过想了解一下生成代码的可维护性如何,是否需要大量人工调整?
小团队确实需要更精简的技术栈,AI优先的思路很有前瞻性。不过团队成员的技术栈可能会比较分散,维护成本如何控制?
云服务的credits使用策略确实容易踩坑,特别是对于第三方模型的限制。建议用户在使用前仔细阅读服务条款,避免浪费额度。