目前沒有找到直接的討論，相關的條目 Pass Configuration Variables to workflows triggered by a pull request from a fork #44322 提到的是 variables
再觀察一陣子看看
熱門文章
-
影片重點概述： 實驗設計：創作者提出「CPB 飲食」（Chicken, Potato, Broccoli + carrots）為期30天的短期重置飲食。規則：只吃雞胸、馬鈴薯、綠花椰與紅蘿蔔；每餐最多可用1湯匙橄欖油；禁用含熱量飲料與人工甜味劑；可以無限制吃到飽但不計...
-
本次訪談邀請到深耕人工智慧與軟體工程多年的Andre Karpathy，討論AI代理（agents）技術的革命性進展、軟體工程與研究自動化的未來願景，以及AI在家居自動化、教育和機器人領域的應用趨勢。 AI代理顛覆軟體開發 Karpathy 表示，從2023年12月開始，他...
-
本集《Y Files》深入探討了一種被稱為「時間風暴」的超自然現象，這類事件在全球範圍內已被記錄數百年，許多文化對其有不同的稱呼。時間風暴被描述為帶有光芒的彩色迷霧，能引起時間感知扭曲、失蹤甚至物理變化的神秘現象。 故事從1977年智利山區的軍士瓦爾德茲（Armando Va...
-
在深度學習領域，多層感知器（MLP, Multi-Layer Perceptron）向來是各類神經網路架構的基石，廣泛應用於資料擬合、函數逼近、科學計算等多種任務。然而，傳統的 MLP 節點中具有固定且以線性權重加權然後通過非線性激活函數的結構，固然強大但仍有其本質侷限。202...
-
請先詳讀 這篇 ，以免發生憾事(XD) 很高興發現大家都有把 git 玩到爛的經驗(!!)，所以解決方案才會這麼好找~~ "由於剛開始 git init 沒有把 .gitignore 寫好，所以 commit 了一堆 *.o 或者是 *.ko 類似的檔案...
-
在當前自然語言處理（NLP）與生成模型領域中，基於「下一個字元預測」（next-token prediction）的訓練範式已成為主流。這類模型透過大量文本資料中每個字詞的連續性，學習在給定上下文下預測下一個字詞，看似擁有了閱讀理解與自然語言生成的能力。然而，隨著技術推進，研究...
-
在當前深度學習領域，Transformer 架構及其注意力機制已成為基礎模型（Foundation Models）的核心，引領了語言、音訊和基因組等多種序列資料的突破性發展。然而，Transformer 的計算複雜度為 O(N²) ，面對超長序列時的效率瓶頸極為明顯，嚴重限制了...
-
近年來，擴散模型（Diffusion Models）因其在影像生成領域所展現的優異表現，成為深度學習與生成模型的研究熱點。尤其是基於深度神經網路（DNN）訓練的去噪過程與逆擴散機制，能生成高品質影像，顯示此類模型似乎突破了維度詛咒（curse of dimensionality...
-
在當前人工智慧與機器學習領域，資料的重要性不言而喻。模型的表現極大程度依賴訓練資料的質與量，然而在實務應用與學術研究中，如何公平且精確地衡量每筆資料對最終模型的貢獻，始終是一大挑戰。 Data Shapley 作為一套引理於博弈論「Shapley值」的資料價值評估框架，為此提供...
-
在生成模型的領域中，擴散模型（Diffusion Models）近年來因其在圖像生成等連續數據上的卓越表現，成為熱門研究方向。然而，當擴散模型應用到離散資料領域，如自然語言處理（NLP）時，卻面臨顯著的挑戰。這主要源於目前擴散模型背後的理論基礎──分數匹配（Score Matc...
