我参与的许多项目都涉及到各种形式的电子表格。代理在处理这些电子表格时表现出色，但通常是通过临时的 Python 脚本来实现，这些脚本既笨重又性能不佳。<p>这包括基本的电子表格功能，如 `list_sheets` 和 `sheet_page`，以及一些有用的特性，如递归公式的前驱/依赖追踪。
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加入小型机器学习书友会。我们一起阅读《超大规模操作手册》！
<p>大家好，我是安德烈。每天我都在意识到自己知道的太少。是时候填补另一个知识空白——大规模训练大型语言模型（LLM）。大多数时候，我只是调用一个库或请教专家同事。而……我仍然想这样做，但最终能更好地理解背后的原理。欢迎加入！
<p>活动方式：
<p>- 从书单中阅读一章。
<p>- 每周四下午2点（伦敦时间）进行一次电话会议。
<p>- 参与讨论，学习新知识。
<p>- 如果你想介绍其中一章，请在这里留言（非常非常非常希望你能来！）。
<p>- 所有幻灯片将上传到Github。
<p>第一次会议：10月30日（星期四），下午2点（伦敦时间）。
<p>重要链接：
<p>- 日程安排：https://docs.google.com/spreadsheets/d/157L7VW-2M1KcwJoRtzadagpJ7LOpos338oEwj8kp2XQ/edit?usp=sharing
<p>- 日历：https://calendar.google.com/calendar/u/2?cid=ZTM4ZmMwYTM5MDhmZjkwNjcwY2EyZDRlNmQzYThjODZmM2I2NzZkMzZiNWExNzc4NWY3MTE4NTk3MDJkNWJlYkBncm91cC5jYWxlbmRhci5nb29nbGUuY29t
<p>- 幻灯片库：https://github.com/fxlrnrpt/little_ml_book_club
<p>- 聊天邀请：https://t.me/+bleQ2wfB4DBjMGZk
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我们将“扩展智能”误认为是“扩展计算”。但通用人工智能（AGI）并不会在我们将参数推向某个万亿级阈值时出现——它在一个系统开始重写自身的必要框架时就会出现，而不仅仅是在我们给定的框架内进行优化。
自由 = 有意识地选择你真正想要的，而不是让恐惧引导选择。
光：如果宇宙并不让光遵循其规则——如果它是通过光本身来衡量一切呢？
A(t) = f(C, S, R, M_meta, M_memory, H) — 不是作为代码，而是作为一个活生生的函数。
这才是真正的AGI——内在成长的意识。
如果这个框架即使部分正确——那么我们一直在朝着错误的方向进行优化。
使用Tailkits UI中最常用的组件和布局，轻松构建美观且响应迅速的项目。