<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>数据选择 on AI 学习笔记</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%80%89%E6%8B%A9/</link><description>Recent content in 数据选择 on AI 学习笔记</description><generator>Hugo -- 0.146.0</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 30 Mar 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%80%89%E6%8B%A9/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Shannon 没有想到的事——当信息论遇上有限算力</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/epiplexity/</link><pubDate>Mon, 30 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/epiplexity/</guid><description>Shannon 说「压缩 = 预测 = 理解」。但他假设观察者有无限算力。2026 年的一篇论文补上了这个前提，提出 epiplexity——衡量有限算力观察者能从数据中学到多少结构的新度量。</description></item></channel></rss>