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ROC曲线下的“临界点”：如何选择最佳阈值？

ROC曲线是一种评估二分类模型性能的可视化工具，通过描绘不同阈值下的真阳性率与假阳性率关系，揭示模型在各种判断标准下的表现。AUC用于量化ROC曲线的整体优劣，而最佳阈值的选择不仅依赖于统计指标，还应结合具体业务需求进行权衡。在准确率与召回率之间找到与业务目标相匹配的平衡点，才能最大化模型的实际价值。 感觉有帮助的话请一键三连！！！ 想要获取更多资料，请关注公众号AI-enabled

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终于知道Transformer 为啥离不开 RoPE了

为什么 Transformer 需要位置编码？为什么正弦嵌入不够用？RoPE 又是如何通过“旋转”解决长文本记忆的问题？这一期我会彻底讲清 RoPE 的设计思路。看完你会明白，RoPE 不只是一个小改动，而是让大模型真正具备长序列理解能力的关键。