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Causal-Sklearn - 基于CausalEngine™核心的因果回归和分类
基于突破性CausalEngine™算法的scikit-learn兼容实现 - 将因果推理带入传统机器学习生态系统。
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AI 的哥白尼时刻：我们关于线性因果律的大胆宣言
我们正处在 AI 的托勒密时刻，用蛮力堆砌复杂性。我们认为，真正的复杂性源于错误的视角，而非世界本身。我们提出线性因果律假说：所有真实因果规律都是线性的，观测到的非线性源于我们尚未找到正确的因果表征。这是一个足以改变未来的宣言，也是通往真正可解释、鲁棒的通用人工智能的坚实阶梯。
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Cauchy Distribution: A Statistical Gem Not to Be Overlooked
作为统计学的学习者和研究者，我们通常会专注于那些具有良好性质的概率分布，它们拥有清晰定义的均值和方差，完美契合我们常用的统计工具和强大定理。正是在这种对良好分布的偏爱下，我曾错误地将 Cauchy 分布——这个以没有定义的均值和方差而著称的分布——视为一个仅用于理论反例、缺乏实际价值的病态存在，并因此对其独特而深刻的理论意义有所忽视。如今我意识到，这种忽视是一个巨大的遗憾。Cauchy 分布并非病态，而是概率理论结构中一个至关重要的边界案例，它的缺乏矩特性恰恰深刻地揭示了概率分布尾部行为的极端影响，是理解大数定律、中心极限定理以及整个稳定分布家族的关键。这篇文档，正是写给过去的那个我，以及所有可能因此而低估 Cauchy 分布价值的同行，旨在拨开其表象，展现这个没有均值和方差的对称分布在统计理论中所蕴含的独特魅力和不应被忽视的重要性。
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基于个体随机变量假设的分布回归方法
This paper proposes a distributional regression approach based on the assumption of individual random variables and introduces novel robust loss functions.
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Qwen 3: Alibaba Cloud's Latest LLM Breakthrough (and a Workflow Test)
Testing a streamlined blog creation workflow by documenting the Qwen 3 release, following predefined metadata rules. The focus is on the process, not just the content.