ليما شتاين للمتغير العددي هي توصيف معروف للغوسية: x ∼ N (م ، σ²) ⇔ ∀f E[(x−m)f (x)] = σ² E[f'(x)] ومن المثير للاهتمام ، أن هناك أيضا إصدارا متعدد المتغيرات ، ولكنه من الدرجة الثانية: x ∼ N (م ، σ² I) ⇔ ∀f E[(x−m)T∇f(x)] = σ² E[∇² f(x)] 1/2

هذا أمر مرعب

من اللافت للنظر أن بعض الوظائف السابقة يبدو أنها كانت تحتوي على مطالب قليلة - على سبيل المثال يمكن أن يكتب تولكين LotR. أعتقد أن الإدارة قد نمت أكثر كفاءة ، مما ساهم في النمو. ولكن ربما يكون قد جعل هذه الوظائف أكثر صعوبة ، مما يعني أن أرقام النمو تبالغ في تقدير تحسينات جودة الحياة.

المؤرخون: التواريخ البديلة القائمة على الحقائق المضادة هي تكهنات لا طائل من ورائها. المؤرخون أيضا: دعونا نناقش بقوة الأسباب الرئيسية للأحداث الماضية ، والتي ينطوي كل منها ضمنيا على تفكير مضاد للواقع.

إذا كنت رائعا في الهندسة ومهتما بالعمل معي لبناء منتج الذكاء الاصطناعي لجعل الباحثين أكثر إنتاجية ، فاتصل بي.

RT @yarotrof: تذكير أيضا بأن أوكرانيا، على عكس روسيا، هي دولة ديمقراطية ذات مجتمع مدني قوي، على الرغم من كل مشاكلها. لا يوجد مثل هذا العلاقات العامة ...

@Jon_Hartley_ حساب مخطط تكلفة الاحتياطي الفيدرالي هذا ارتفع مؤشر أسعار المستهلكين بنسبة 32٪ من 2004-2018 ، و 30٪ من 2018-2025 مقلة العين 250 و 730 و 990 لعام 2004 ، بداية ونهاية جاي معدل نمو التكلفة الحقيقية قبل جاي (730/(1.32*250))^ (1/14) ~ 1.058 معدل نمو جاي الحقيقي (990 / (1.30 * 730)) ^ (1/5) ~ 1.008 0.8٪ < 5.8٪! !️

النسخة الاقتصادية من هذا

ورقة جديدة ونتيجة مفاجئة. تنقل LLMs السمات إلى نماذج أخرى عبر إشارات مخفية في البيانات. يمكن لمجموعات البيانات المكونة من 3 أرقام فقط أن تنقل حب البوم أو الميول الشريرة. 🧵

🚨 الرياضيات الأولمبية + الذكاء الاصطناعي: قمنا بتشغيل Gemini 2.5 Pro من Google على مشاكل IMO 2025 الجديدة. من خلال المطالبة الدقيقة وتصميم خط الأنابيب ، تم حل 5 من أصل 6 - وهو أمر رائع للمهام التي تتطلب رؤية عميقة وإبداعا. يمكن للنموذج أن يفوز بالميدالية الذهبية! 🥇 #الذكاء الاصطناعي #Math #LLMs #IMO2025