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什么是“泛化能力”？简单理解，泛化能力就是AI举一反三的本事。通俗定义，就是AI对从未见过的数据的适应能力。

回测的目标，不是去证明你的策略多么优秀，绩效是20%还是22%，因为这些对于未来实盘没有啥意义。回测的意义在于校验你的想法有没有用，检验你的策略体系的完备程度

欠拟合学习AI的心得：探索智能时代的奥秘在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）如同一颗璀璨的新星，照亮了各个领域的前行道路。怀揣着对未来的好奇与憧憬，我踏上了学习AI的征程

泛化能力、

过拟合上次招聘面试，恰好被面试的学生是一个写了人工智能SCI的学生，又恰好我是物理师，于是专业方面的题目

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零样本学习总起：想训大模型？先摸摸钱包和头发训练一个大语言模型（LLM），就像养一只吞金兽——吃得比大象多，拉得比码农慢，还会学你骂人。UTC最新报告泼冷水：从零训个GPT-3？先备好2

GPT-3.5点蓝色字关注“机器学习算法工程师”设为星标，干货直达！刚刚，又有一家AI公司Databricks开源了一个的LLM模型：DBRX。

前两年，大模型火得不讲道理。从GPT-3到GPT-4，参数越堆越多，新闻也越看越玄，但真到产品经理这里，问题从来不是“这模型厉不厉害”，而是“我怎么用它干点实事”。

Llama 3.