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James Requeima 的个人学术主页，展示其在 Google DeepMind Montreal 担任研究科学家的信息，研究方向包括元学习、神经过程和利用大语言模型进行概率回归。页面提供简历、研究出版物（如 Aardvark 天气预
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·更新于 2026-07-14 ·数据来源: ai_fine
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数据来源
ai_fine · 最近更新 2026-07-14
行业深度解析AI 深度分析
一句话James Requeima 的个人学术主页，集中展示其机器学习、数学背景、论文、代码与联系方式。
定价免费访问 网站内容公开浏览，无付费产品或订阅信息。
适合谁机器学习研究者、学术合作者、学生、招聘方及关注神经过程、元学习、概率回归和气象 AI 的读者
核心功能个人简介与联系方式Google Scholar、GitHub、社交平台链接学术履历与 CV 链接机器学习与数学研究背景介绍论文列表、摘要、会议/期刊信息部分论文提供 paper、code、benchmark 链接
中国访问未知
适用场景查阅作者论文、寻找合作线索、了解机器学习研究方向、下载论文或代码、核验学术履历
同类Google Scholar 个人主页、Semantic Scholar、个人 GitHub Pages、大学实验室主页
优点- 研究方向清晰，学术可信度高
- 论文条目丰富，覆盖元学习、神经过程、因果发现、气象与环境 AI
- 提供外部学术平台和代码链接，便于进一步追踪
- 页面结构简单，信息密度高，加载成本低
不足- 不是通用问答社区或内容平台，互动能力很弱
- 缺少站内搜索、分类筛选和中文说明
- 部分论文与资源依赖外部站点，访问体验受第三方影响
- 没有明确的更新日志、版权说明或隐私政策
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