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    No 14. “下一批价值数十亿美元的企业，可能是那些悄悄帮其它公司实现业务的公司，而不是引人注目的消费品牌。”
    No 15. “GPT-3可以看作是研究神经网络缩放律的一次尝试。就是说，从一个好的神经网络开始，把它增大十倍，它能变更聪明吗？ 聪明多少？ 会聪明十倍吗？ 能一直这样做下去，直到它变得无限智慧、或是把所有电脑都用上？”
    No 16. 【计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档】
    No 17. 《智能风控：Python金融风险管理与评分卡建模》
    No 18. 《TubeTK: Adopting Tubes to Track Multi-Object in a One-Step Training Model》
    No 19. 【微软大规模AI框架ZeRO-2揭秘】
    No 20. 【timetk：R语言时序处理工具包】
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    No 22. 送出5本下图畅销新书(5人每人任选1本)
    No 23. 《#如何创造可信的AI#》
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    No 27. 【(R/Stan)用动态多级贝叶斯模型预测美国大选结果】
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    No 35. 《Revisiting Few-sample BERT Fine-tuning》
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    No 38. 《Big GANs Are Watching You: Towards Unsupervised Object Segmentation with Off-the-Shelf Generative Models》
    No 39. 【Colabcat：Colab的会话备份、还原工具，用Google Drive保存会话数据，减少意外超时、断开的影响】
    No 40. 《Panoptic-DeepLab: A Simple, Strong, and Fast Baseline for Bottom-Up Panoptic Segmentation》
    No 41. Jess Hamrick 推荐的认知智能资料：“Probabilistic Models of Cognition”
    No 42. 【统计学家的统计学史料资源集】
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    No 46. 【优秀期刊推荐：机器学习基础与趋势】
    No 47. 《MC-BERT: Efficient Language Pre-Training via a Meta Controller》
    No 48. 【气候机：模拟地球系统在几周到几个世纪的气候演变】
    No 49. 【VS Code的Go语言扩展】
    No 50. 【手机端神经网络前向计算框架NCCNN相关资源大列表】