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MIT News 介绍了 Cathy Wu——土木与环境工程系（CEE）和数据、系统与社会研究所（IDSS）的副教授。她将机器学习和强化学习应用于交通系统设计，以打造更可靠、更高效的出行体系；其早期基于 RL 的交通分析研究曾引发广泛关注。

一本免费的开源书，题为《How to Make Your Model Fast》，从硬件到智能体提供了高效机器学习的系统视角，以帮助优化模型性能。

这篇博客文章介绍了LEVI，一个用于AI驱动系统研究（ADRS）的框架，该框架通过对大多数变异使用较小模型，并保留大型模型用于范式转换，降低了算法发现的成本，实现了3-7倍的成本降低。文章主张将ADRS集成到CI/CD中，以实现每次部署的持续定制优化。