Jul
15
MMM：用于营销组合建模和广告支出回报率的贝叶斯框架
在本文中，我们的重点有两个方面。首先，我们开发了一个贝叶斯模型，以提高每个媒体渠道表现的透明度。其次，我们优化预算分配，以最大化我们的关注变量，这里是收入。除了详细介绍贝叶斯方法在MMM中的应用外，我们还提供了使用公共数据集的实现和应用演练。我们测试了模型的准确性，并计算了每个渠道的广告支出回报率（ROAS）。最后，我们优化了一个假设的预算在三个渠道之间的分配，以最大化收入。
Jul
11
Jul
11
你应该加入FAANG还是创业公司当数据科学家？
许多人在没有充分了解实际工作环境的情况下加入了创业公司或大型科技公司，往往会感到失望。在本文中，我将根据自己在从小型10人创业公司到Uber和Meta等大型科技巨头的工作经验，介绍关键差异。希望这能帮助你决定自己的职业发展方向。
Jul
07
LLMs是如何思考的？
你有没有想过AI模型是如何“思考”的？想象一下，窥探机器的思维并观察齿轮的转动。这正是Anthropic的一篇开创性论文所探讨的内容。该论文题为“扩展单义性：从Claude 3 Sonnet中提取可解释特征”，深入研究和解释AI的思维过程。
Jul
04
每周AI新闻——2024年7月第1周
Gemini 1.5 Pro 2M上下文窗口、代码执行功能和Gemma 2现已推出。Apple成为首家被指控违反欧盟DMA法规的公司。Apple因监管问题不会在欧盟市场推出AI技术。
Jul
04
Jul
03
Meta的FAIR团队：为全球免费开放人工智能
Meta又做到了，就在令人惊叹的Llama3发布几个月后，我们又迎来了新的突破。6月18日，Meta的AI团队正式宣布AI社区发布了新的公开版本。
Jul
01
可以帮你记住80%的阅读内容的7个策略
这种情况经常发生：你读了一本很棒的书，比如Peter Attia的Outlive或James Clear的Atomic Habits。但当你想和别人谈论这本书时，却似乎什么都想不起来了。如果你想不再忘记你读过的所有内容，那么以下7个简单的策略可以帮助你记住至少80%的阅读内容：
