probability

这篇文章详细介绍了普通人成为量化交易员的学习路径，涵盖概率、统计、线性代数、微积分和随机微积分五个阶段，并解释了行业的薪酬结构、面试要求以及AI/ML岗位的快速增长。

一条推文展示了8个LLM在概率问题上的推理轨迹可视化，突出了自我修正和转向的时刻。

一个可视化展示，显示8个不同的LLM如何推理一个棘手的概率问题，分支代表自我纠正的时刻，比如“但是，等等……”

推荐一个名为 Seeing Theory 的交互式可视化网站，帮助用户直观理解概率统计的核心概念，涵盖基础概率、分布、推断和回归等内容，适合初学者和复习者。

Nathan Lambert 分享了一段视频讲座，涵盖了他书籍的前置知识，包括语言模型基础、概率和训练流程，使用 GLM 5.2 进行讲解。

数学家们将1992年关于洗牌的经典证明扩展到了不那么精确的洗牌方式，表明即使牌堆分割不均匀，“截断现象”仍然会发生。

本文认为概率理论是一种历史演变的理性形式，追溯了其从组合博弈到贝叶斯推断的发展，并与模糊逻辑和深度学习进行了对比。

KL Zero是一款交互式浏览器游戏，玩家在其中绘制概率分布以匹配目标KL散度值，帮助用户直观理解机器学习中KL散度的概念。

一条推文分享了David Shirokoff在MIT关于马尔可夫链的讲座，内容涵盖转移概率、马尔可夫矩阵、特征值以及长期稳态。

Jane Street 为能够将随机过程和马尔可夫链应用于交易的量化分析师提供年薪 75 万美元，而麻省理工学院的一节免费讲座涵盖了类似内容。

一篇教育性文章，解释生日悖论的数学原理及其在密码学中哈希碰撞的应用，涵盖匹配生日的概率计算以及理查德·冯·米泽斯贡献的历史背景。

本文将概念扩展至弯曲的“面条”，并利用圆形来确定概率常数，从而避开了复杂的积分，为布丰投针问题提供了一种优雅的几何证明。