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使用 PyTorch 实现可复现的深度学习

本文介绍了如何在 PyTorch 中实现可复现的深度学习结果。文章涵盖了随机种子设置、数据分割、数据加载和确定性操作等关键步骤，并提供了相应的代码示例，以确保实验结果的一致性和可比性。通过遵循这些方法，可以有效地调试代码、比较模型，并优化深度学习流程。
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狂野、粗犷的AI DAO（AI DAOs系列，第二部分）

本文探讨了AI DAOs（人工智能驱动的去中心化自治组织）的概念及其潜在影响，特别是通过一个名为“ArtDAO”的示例展示了如何利用AI生成艺术作品并实现盈利。文章还讨论了AI DAOs在社会、法律和经济层面的挑战，并呼吁在技术发展之前进行深入讨论和准备。
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AI DAO与实现它的三条路径

文章讨论了AI DAO（去中心化自治组织）的概念及其三种实现路径，包括智能合约边缘的AI、智能合约中心的AI以及群体智能。作者预测AI DAO将在不久的将来实现，并探讨了其潜在的影响和挑战。
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人工智能觉醒近在咫尺

文章探讨了人工智能（AI）可能在未来实现人类级别智能的几种驱动因素，包括芯片技术进步、资金的直接投入、去中心化计算的成熟以及没有根本性障碍。文章还讨论了这些因素如何推动AI技术的快速发展。
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