在 CV 领域，研究者一直把李飞飞等人创建的 ImageNet 奉为模型在下游视觉任务中能力的试金石。

XGBoost 主要结合了大量的回归树和一个小的学习率。在这种情况下，早期添加的树是重要的，而晚期添加的树是不重要的。

https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9

https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-019-1909-7

同事和粉丝们很多人都让我莫名的认为我是一名非常资深厉害的程序员。我觉得可以分享一下，自己多年如一日的编程“思维”。

腾讯开源的 PhotoMaker：高效定制生成逼真人类照片的工具！这一项工作非常有趣，可能会为未来普及个性化设计铺平道路。

论文标题：Long-form factuality in large language models

论文标题：Boosting Conversational Question Answering with Fine-Grained Retrieval-Augmentation and Self-Check

Transformer 起源于 NeurIPS 2017 那篇名为 Attention Is All You Need 的著名论文。截止目前，该论文的引用数已经超过 10 万。

论文标题：ExpertPrompting: Instructing Large Language Models to be Distinguished Experts