西蒙妮·斯卡达帕内(Simone Scardapane)的论文“爱丽丝在可微分仙境中的冒险——第一卷,对这片土地的游览”(Alice's Adventures in a Differentiable Wonderland -- Volume I, A Tour of the Land)是可微分编程和神经网络的入门读物。该论文以“爱丽丝”这样的新手为目标读者,重点介绍了通过自动微分优化函数的核心概念的直观理解。 这篇论文探讨了各种常用神经网络设计,这些设计常用于处理序列、图、文本和音频。它强调了这些网络背后的关键设计技术,包括卷积、注意力和循环模块。通过弥合理论知识和实践代码(使用PyTorch和JAX)之间的差距,这篇论文旨在使读者能够理解大型语言模型(LLM)和多模态架构等复杂模型。本质上,这篇论文是一份关于可微分编程和神经网络设计的自包含指南,使读者能够掌握并构建最先进的AI模型。
Kyber正在寻找雄心勃勃的企业业务拓展代表(BDR),以推动其AI原生文档平台的销售渠道增长。Kyber正在彻底改变企业文档工作流程,尤其是在保险行业,取得了显著成果:模板整合率提高80%,起草时间缩短65%,沟通周期加快5倍。在Y Combinator和Fellows Fund的支持下,Kyber在过去8个月实现了20倍的营收增长并实现盈利,现寻找具备超额完成配额的成功经验、卓越的沟通能力和百折不挠的资源丰富能力的优秀人才。 职责包括执行外联策略,在HubSpot中管理潜在客户渠道,代表Kyber参加活动,并提供宝贵的反馈意见以改进信息传递。理想的候选人应具备极强的职业道德,团队合作精神,并渴望拥有自己的业务。Kyber提供具有竞争力的目标总收入(OTE),无限佣金,股票期权和全面的福利。为了脱颖而出,申请者应将简历或领英个人资料以及前同事的2-3句推荐信发送至arvind [at] askkyber.com。
在2025年7月3日的一篇博客文章中,作者批评了多组件管道(MCPs),认为它们目前不如代码生成有效,尤其是在自主编码方面。主要问题在于缺乏真正的可组合性、过度依赖推理以及对上下文的高度依赖,这使得它们比`gh` CLI等工具更慢、效率更低。 虽然作者承认MCPs在特定领域的任务和未来发展中具有潜力,但他认为,利用大型语言模型(LLMs)进行代码生成,提供了更好的控制性、可验证性和可扩展性。关键在于自动化重复性任务,生成的代码可以在没有持续推理的情况下可靠地执行。 作者提出了一种“LLM到代码到LLM”的方法,使用LLMs生成代码,然后再次使用LLMs验证代码的输出,例如reStructuredText到Markdown的转换。这使得能够审查并信任整个过程,这与不透明的MCPs不同。虽然MCPs也有一定的作用,但作者鼓励探索代码生成和API,从而实现更好的自主编码,并可能将代码逻辑转换成对非程序员来说易于理解的解释。