How to Build a Modular Selenium + Cucumber Framework in Java 文章介绍了如何使用Selenium和Cucumber构建模块化自动化测试框架，强调了代码复用性、可维护性和CI/CD集成的重要性，并提供了推荐的技术栈、文件结构及实现细节。... 2025-7-1 14:21:5 | 阅读: 8 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com copyedit webdriver cucumber basetest allure

How U.S. Copyright Law Applies to LLM Training 这篇文章讨论了版权法中的合理使用条款（fair use），特别是关于将受版权保护的作品用于训练大型语言模型（LLMs）的情况。法院分析了合理使用的四个因素：目的和性质、作品性质、使用的数量和实质部分、以及对市场的影响。文章指出，将作品用于训练AI模型属于转化性使用（transformative use），符合公平使用原则。... 2025-7-1 10:0:2 | 阅读: 12 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com llms court copyrighted cir llm

QDyLoRA in Action: Method, Benchmarks, and Why It Outperforms QLoRA 本文提出了一种名为Quantized DyLoRA（QDyLoRA）的方法，用于优化大规模语言模型的微调过程。通过使用4-bit Normal Float（NF4）存储预训练权重，并结合BFloat16精度计算，该方法在多个基准测试中表现出优于QLoRA的性能。实验结果表明，在较小模型中QDyLoRA表现优于QLoRA，在较大模型中则避免了内存不足问题并取得最佳效果。此外，QDyLoRA的半排序行为进一步验证了其动态调整能力。... 2025-7-1 09:32:10 | 阅读: 12 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com qdylora ranks qlora dylora llama

Beyond Static Ranks: The Power of Dynamic Quantization in LLM Fine-Tuning 本文提出了一种名为QDyLoRA的量化动态低秩适配方法，结合了DyLoRA和QLoRA的优点，在训练过程中支持动态调整低秩参数，并通过4位量化显著降低内存需求。该方法可在单个32GB GPU上高效训练Falcon-40b等大模型，并支持从秩1到64的不同配置，在实验中展现出优于QLoRA的性能。... 2025-7-1 09:24:59 | 阅读: 11 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com tuning memory ranks lora

More Than a Feeling: Visualizing Why Filter Atoms Outsmart LoRA in Fine-Tuning 文章探讨了VTAB-1k数据集在参数高效微调中的应用，分析了不同微调方法（如LoRA、LoHa等）在判别和生成任务中的性能，并通过实验结果展示了其有效性。... 2025-7-1 09:15:52 | 阅读: 11 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com castle vtab tuning 1k prompts

Tuning the Pixels, Not the Soul: How Filter Atoms Remake ConvNets 文章探讨了大规模卷积模型的参数高效微调方法，提出通过滤波子空间进行微调，并扩展滤波子空间以增加微调参数空间。该方法在图像分类和图像生成任务中表现出色，但目前主要适用于卷积神经网络。... 2025-7-1 09:9:40 | 阅读: 12 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com proceedings tuning advances machine arxiv

Keep the Channel, Change the Filter: A Smarter Way to Fine-Tune AI Models 文章提出了一种基于滤波器分解的高效微调方法，在视觉任务中实现了参数高效迁移学习。该方法通过将卷积滤波器分解为滤波器原子和组合系数两部分，在保持模型容量的同时大幅减少调整参数数量。实验表明该方法在分类和生成任务中均优于现有基线方法，在参数效率和性能上表现出色。... 2025-7-1 09:5:21 | 阅读: 11 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com tuning atoms vtab trained convolution

Keep the Channel, Change the Filter: A Smarter Way to Fine-Tune AI Models 本文提出了一种高效微调预训练模型的方法，通过仅调整负责空间卷积的滤波器原子（filter atoms），并保持空间不变的通道组合权重固定，从而实现参数高效的模型微调。该方法通过递归分解滤波器原子扩展可调参数空间，在分类和生成任务中表现出色，并有效防止过拟合。... 2025-7-1 09:1:39 | 阅读: 10 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com atoms tuning subspace trained

Anthropic Admits to Copying Books en masse for Claude—Can Fair Use Save It? 三位作者起诉Anthropic公司侵犯版权，指控其未经许可复制并用于训练大型语言模型（LLM）。法院认为Anthropic的使用属于合理使用，但未授权其保留盗版书籍作为永久资源。... 2025-7-1 09:0:3 | 阅读: 11 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com anthropic llm fair library llms

Is Artificial General Intelligence the Future? 传统AI在特定任务上高效但受限于人类监督。人工通用智能（AGI）能跨领域应用，接近人类思维与情感。科技巨头积极研发AGI以变革行业。然而其实现可能需数十年甚至更久，并可能对就业产生重大影响。AGI有望解决复杂问题并作为人类合作伙伴推动进步。... 2025-6-30 21:16:45 | 阅读: 6 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com agi artificial humans abilities employment

SquareX Reveals That Employees Are No Longer The Weakest Link, Browser AI Agents Are SquareX研究显示，Browser AI Agents比员工更易受网络攻击，成为企业安全新薄弱环节。这些自动化工具虽提升生产力，却缺乏安全意识训练，易被钓鱼、OAuth等攻击利用。企业需采用浏览器原生防护措施以应对这一威胁。... 2025-6-30 20:28:20 | 阅读: 12 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com agents security squarex malicious guardrails

a16z Thinks Controversial Startup Cluely Is the Future of AI Cluely, an AI startup focused on "cheating" in various aspects of life, secured $15 million from a16z without a fully developed product. The company leverages controversial viral marketing to gain attention, aligning with a16z's belief that speed and momentum are key in the fast-paced AI landscape. Its founder, Roy Lee, emphasizes using controversy to trigger algorithmic engagement, with the official product launch set for June 27.... 2025-6-30 19:0:8 | 阅读: 6 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com cluely kim a16z lee startups

How an Open Model and a Pile of Data are Changing Time Series Analysis 本文介绍了开源时间序列基础模型MOMENT及其预训练方法。研究团队构建了多样化的时间序列数据集Time Series Pile，并通过系统策略解决了时间序列建模中的挑战。实验表明MOMENT在异常检测、分类等任务中表现优异，尤其适用于小数据集场景。研究还发现简单统计方法在部分任务中效果良好，并公开了数据集及代码以推动开放科学。... 2025-6-30 18:29:52 | 阅读: 11 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com doi proceedings forecasting pp aaai

When a Specialized Time Series Model Outshines General LLMs 本文介绍了一种名为MOMENT的时间序列分析模型，并通过扩展实验基准评估其在长短期预测、插补、分类和异常检测等任务中的表现。研究发现MOMENT在零样本和线性探测设置下表现出色，并探讨了其学习特性及模型规模对性能的影响。... 2025-6-30 18:16:12 | 阅读: 5 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com anomaly forecasting datasets timesnet horizon

How Do You Train an AI to Understand Time? With a Giant Pile of Data. 本文构建了一个大型时间序列数据集（Time Series Pile），并基于Transformer模型提出了一种预训练方法MOMENT。通过掩码时间序列预测任务进行预训练，并在长短期预测、分类、异常检测和插补等任务中进行了有效应用。... 2025-6-30 18:9:34 | 阅读: 5 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com datasets forecasting horizon usa mellon

Why Training on Time Series Beats Fine-Tuning LLMs for Time Series Tasks 文章探讨了基于Transformer的时间序列建模方法，提出通过分块（patching）处理时间序列以降低计算复杂度，并结合掩码预测任务进行自监督学习。研究还探索了跨模态迁移学习的潜力，并展示了大规模多数据集预训练在低监督设置下的有效性。... 2025-6-30 18:4:36 | 阅读: 6 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com usa modeling masked robotics

How a New AI Model is Taming the Chaos of Time Series Data 文章介绍了MOMENT系列开源时间序列分析基础模型及其预训练方法。通过构建大规模多样化的时间序列数据集（Time Series Pile），解决了多源时间序列数据预训练的技术挑战，并展示了其在多种任务中的有效性。... 2025-6-30 18:0:8 | 阅读: 5 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com diverse trained usa auton mellon

I Let an AI Manage My Diabetes — And It Knew Me Better Than I Knew Myself 文章描述了“数字孪生”技术在慢性病管理中的应用。通过实时监测生理数据并构建虚拟模型，“数字孪生”能够预测患者健康趋势并提供建议。主人公David通过该技术实现了更精准的糖尿病管理，从被动应对转为主动控制。这一技术不仅改变了医疗模式，也引发了对自我认知与身份的新思考。... 2025-6-30 17:50:39 | 阅读: 5 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com him twin felt chronic watching

Last Chance to Win from 15,000 USDT in Round 2 of the Spacecoin Writing Contest Spacecoin Writing Contest第二轮投稿即将截止（7月7日），参赛者需围绕区块链、太空科技及去中心化互联网等主题撰写文章，赢取15,000 USDT奖池。... 2025-6-30 17:43:19 | 阅读: 7 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com contest spacecoin usdt blockchain

The Internet Facebook, ChatGPT, Tiktok & Google Don't Want You To See 大型科技公司通过收集和利用用户数据实现垄断，而Web3试图通过去中心化解决这一问题。Irys作为首个可编程数据链，让用户真正拥有并控制自己的数据，并通过将其用于AI训练等场景获得收益。这标志着用户对个人数据权利的回归。... 2025-6-30 17:40:56 | 阅读: 5 | 收藏 | Hacker Noon - hackernoon.com irys onchain blockchains