谷歌发布了一套完整的机器学习工程师课程，共计15门课，学习时长达300小时，而且完全免费！
这套课程全面讲解了机器学习系统的设计、搭建、投产、优化以及后续的运转和维护工作，内容既深入又实用。
具体学习内容包括： - 机器学习基础，深入剖析机器学习的核心原理和方法。 - 特征工程，教授如何高效处理和转换数据，进而提升模型的性能。 - 生产级机器学习系统的构建与部署，让你了解如何将模型应用到实际生产环境中。 - 计算机视觉与自然语言处理的专业知识，涵盖图像和语言数据的深度分析及应用。 - 推荐系统的构建技巧，探讨打造个性化推荐引擎的要点。 - MLOps的实操指南，从模型的部署、监控到维护，全方位掌握机器学习操作。 - 还将详细介绍TensorFlow、Google Cloud和Vertex AI等工具和平台，助你轻松应对机器学习项目的开发与部署。
课程地址：https://www.cloudskillsboost.google/paths/17
今天我要向大家介绍一个非常强大的工具——Perplexity Deep Research。在Humanity’s Last Exam这个测试中，我刷到了20.5%的成绩，这个成绩超过了目前发布的所有模型，仅次于OpenAI的Deep Research。最棒的是，这个工具是免费提供的！
让我来简单介绍一下它的工作原理： 1. 研究推理：Perplexity的深度研究模式配备了搜索和编码功能，能够迭代搜索、阅读文档，并推理下一步行动。我自己在使用时，发现它能够非常智能地找到相关材料并进行深入分析。 2. 报告撰写：一旦源材料被全面评估，它会将所有研究综合成一份清晰而全面的报告。我在使用过程中，发现生成的报告非常详细且易于理解。 3. 导出与分享：你可以将最终报告导出为PDF或文档，或者将其转换为Perplexity Page，与同事或朋友分享。我自己就经常把报告导出为PDF，方便与团队共享。
关于测试得分，Humanity’s Last Exam上达到了20.5%的准确率，这个成绩显著高于Gemini Thinking、o3-mini、o1、DeepSeek-R1等众多领先模型。在SimpleQA基准测试中，Perplexity Deep Research以93.9%的准确率远超其他领先模型的性能，这个测试包含数千个用于检验事实性的问题。而且，Perplexity Deep Research在完成大多数研究任务时仅需不到3分钟，效率非常高。
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