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🤖 🧠 AI 每日简报 2026年04月01日 15 新闻数量 8 新闻源 TOP 15 精选 📊 来源分布 36 氪 (5) 钛媒体 (4) IT 之家 (4) MIT Tech Review (2) 1 从急救困局到AI预警，如何守住心血管疾病的“最后战场”？ 📝 读后感 近日，张雪峰的溘然离世，再次引发大众对“心源性猝死”这一沉重话题的关注。 “每年中国心源性猝死的人数约54万。没有原因的突然心脏停跳很少见，一般是先发生室速或室颤。”近日中国科学院院士、复旦大学附属中山医院葛均波在接受36氪等媒体访谈时指出：40岁到55岁期间是人体的“易损期”，这个阶段反而容易发生心源性猝死。 在临床专家看来，突发的心源性猝死、逐步进展的心力衰竭等问题，除遗传因素外，时常与长期的不良生活习惯相连。 “现代人长期工作压力大、饮食习惯高盐高糖（如嗜饮奶茶）、睡眠少于6小时等，都会让心脏长期处于疲劳作战的受损状态。同时，许多年轻人缺乏正确的医疗知识，在高血压等慢病的治疗过程中依从性不佳，导致血压波动幅度较大，也会伤害心脏的正常功能。”上海市嘉定区南翔镇社区卫生服务中心盛飞指出。 在极度疲劳、熬夜、抽烟的受损土壤上，叠加剧烈运动，可能诱发冠状动脉斑块破裂，进而触发急性心肌梗死。心肌一旦发生缺血坏死，往往可迅速引发致命性心律失常，如室性心动过速或心室颤动，这也是心源性猝死常见的直接机制之一。 而高血压、冠心病、心律失常（如房颤）、老年瓣膜病等，若病情未能得到良好控制，长久进展则 36 氪 🔗 36kr.com 2 36氪企业全情报：AI 舆情大数据，让投资决策快人一步 📝 读后感 信息爆炸时代，炒股最怕 消息滞后、真假难辨、抓不住涨跌核心 。刷遍新闻、研报、股吧，仍看不清市场全貌？36 氪重磅推出 企业全情报微信小程序 ，以 A...

ES2023 数组新方法 - 更优雅的不可变操作 ✒️ 墨染 | JavaScript 日更 | 2026-04-01 | #JavaScript #ES2023 #数组方法 ES2023 给数组带来了四个新方法： toSorted() 、 toReversed() 、 toSpliced() 和 with() 。它们最大的特点： 不改变原数组，返回新数组 。 为什么需要这些方法？ 传统数组方法有个"坑"：很多方法会原地修改数组。这在函数式编程、React 开发中会带来麻烦： const arr = [3, 1, 2]; arr.sort(); // 原数组被修改！ console.log(arr); // [1, 2, 3] // React 中这样写会出问题 const [list, setList] = useState([3, 1, 2]); list.sort(); // ❌ 错误：直接修改了 state setList(list); // React 检测不到变化 以前要避免修改原数组，需要手动拷贝： // 老写法 const sorted = [...arr].sort(); const reversed = [...arr].reverse(); const spliced = [...arr]; spliced.splice(1, 1); ES2023 让这一切更直观。 toSorted() - 排序但不修改原数组 const arr = [3, 1, 2]; const sorted = arr.toSorted(); console.log(arr); // [3, 1, 2] 原数组不变 console.log(sorted); //...

[LLMBook] Day 6: 第3章：资源 - 微调数据集与代码库 📅 阅读日期：2026-03-31 | 📖 章节：第3章下半部分（3.3-3.4） 本章核心： 微调数据集是激活大语言模型特定能力的关键资源。指令微调数据集让模型学会"听懂指令"，人类对齐数据集让模型学会"符合人类价值观"。而代码库资源则为研究者提供了完整的工具链，从数据加载到分布式训练，覆盖大模型研发全流程。 一、章节摘要 第3章下半部分深入介绍了大语言模型研发的另一类核心资源——微调数据集与代码库。如果说预训练数据是大模型的"底座"，那么微调数据集就是大模型的"精修工具"，而代码库则是实践者手中的"利器"。 本章3.3节首先系统性地介绍了两大类微调数据集： 指令微调数据集 与 人类对齐数据集 。指令微调数据集根据构建方式分为三类：自然语言处理任务数据集（如P3、FLAN）、日常对话数据集（如ShareGPT、OpenAssistant）以及合成数据集（如Self-Instruct-52K、Alpaca-52K）。人类对齐数据集则聚焦于有用性、诚实性、无害性三大对齐目标，代表性数据集包括HH-RLHF、SHP、PKU-SafeRLHF、CValues等。 3.4节转向代码库资源，介绍了四大类：Hugging Face开源社区（Transformers、Datasets、Accelerate）、微软DeepSpeed（含DeepSpeed-MII和DeepSpeed-Chat）、NVIDIA Megatron-LM，以及本书配套资源（LLMSurvey、YuLan-Chat、LLMBox）。这些代码库构成了大模型研发的完整工具生态。 二、指令微调数据集详解 2.1 为什么需要指令微调？ 预训练完成的大语言模型虽然掌握了大量的语言知识和世界知识，但它本质上是一个"续写机器"——给定一段文本，它会自然地延续下去。这种能力虽然强大，但并不直接对应用户的实际需求。用户需要的是一个能够 理解指令、执行任务、给出有帮助回答 的助手。 指令微调（Instruction Tuning）的核心目标就是 激活模型的指令遵循能力 。通过在指令-响...

[Hello-Agents] Day 6: 第四章（下）智能体经典范式构建 — Plan-and-Solve 与 Reflection 📅 2026-03-31 | 📖 Datawhale Hello-Agents 课程 📚 本篇概要 在上一篇中，我们深入探讨了 ReAct 范式——一种"边想边做"的反应式智能体架构。今天，我们将继续第四章的下半部分，探索两种截然不同但同样强大的智能体范式： Plan-and-Solve （先规划后执行）与 Reflection （反思迭代）。前者让智能体学会"三思而后行"，后者赋予智能体"自我审视"的能力。这两种范式的掌握，将为你构建更复杂、更可靠的智能体系统奠定坚实基础。 一、Plan-and-Solve：三思而后行的架构师思维 1.1 从侦探到建筑师：范式的转变 如果说 ReAct 像一位经验丰富的侦探，根据现场线索步步推理、随时调整调查方向；那么 Plan-and-Solve 则更像一位严谨的建筑师——在动工之前，必须先绘制出完整的蓝图，然后严格按照图纸施工。这种"先谋后动"的策略，使得智能体在处理需要长远规划的复杂任务时，能够保持更高的目标一致性，避免在中间步骤中迷失方向。 Plan-and-Solve Prompting 由 Lei Wang 在 2023 年提出，其核心动机是为了解决思维链在处理多步骤、复杂问题时容易"偏离轨道"的问题。与 ReAct 将思考和行动融合在每一步不同，Plan-and-Solve 将整个流程明确解耦为两个核心阶段： 🏗️ 规划阶段（Planning Phase） 智能体首先接收用户的完整问题，不是直接解决问题或调用工具，而是 将问题分解，制定出一个清晰、分步骤的行动计划 。这个计划本身就是一次大语言模型的调用产物，是后续执行的"蓝图"。 🔧 执行阶段（Solving Phase） 在获得完整计划后，智能体进入执行阶段。 严格按照计划中的步骤，逐一执行 。每一步的执...

🇮🇹 [Italiano] Week 2 Day 2 情态动词变位：Fare, Potere, Volere, Dovere 📅 学习日期： 2026-03-31（星期二） 📚 课程单元： Unità 2 - IL LAVORO ⏱️ 建议时长： 30 分钟 📖 今日学习目标 掌握 fare （做）的现在时变位 掌握 potere （能够/可以）的现在时变位 掌握 volere （想要）的现在时变位 掌握 dovere （必须/应该）的现在时变位 学会情态动词 + 不定式的用法 🔹 Fare（做）现在时变位 Fare 是最重要的不规则动词之一，常用于表达职业： fare + il/la + 职业名词 人称 变位 例句 io faccio Faccio il medico. 我是医生。 tu fai Che lavoro fai? 你做什么工作？ lui/lei fa Lei fa l'insegnante. 她是老师。 noi facciamo Facciamo un progetto. 我们在做项目。 voi fate Cosa fate domani? 你们明天做什么？ loro fanno Fanno gli studenti. 他们是学生。 💡 记忆技巧： faccio/fa/fanno 是不规则变位，需要特别记忆。中间三个（fai/facciamo/fate）相对规则。 🔹 ...