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今天10月8日周四
  1. Reddit · r/MachineLearning6

    在无标注网络流量上做应用识别:从自监督对比学习到 BERT 式掩码建模的方案探讨 [R]

    一位开发者尝试用 Transformer 模型从无标注网络流量中识别 3000-5000 个应用,仅有约 100 个应用的小规模标注数据。流量以约 15 秒为窗口切分,每个窗口包含多条带域名、协议、字节数与时间戳等特征的网络流。候选方案包括自监督对比学习、BERT 式掩码建模预训练后再在小标注集上微调,以及对嵌入向量做聚类后逐步映射到已知应用;作者担忧模型可能学到设备、会话或用户特征而非应用本身。

10月6日周二
  1. Reddit · r/MachineLearning7

    一名学习者计划从零起步系统梳理 ML 与 AI 发展史,公开征求学习与社区搭建建议

    一位 Reddit 用户计划从电路、晶体管和逻辑门开始,系统梳理机器学习与人工智能的发展脉络,涵盖算法、统计、神经网络、深度学习、大语言模型(LLM)与 AI 智能体等主题,并打算以公开学习系列的形式记录进展、提问与讨论。该用户希望就学习方式、内容发布平台(自建博客还是选择 X、LinkedIn、Reddit、Substack、Medium 等现有社区)以及如何吸引同好建立学习社群征求社区建议。