卷起来!让智能体评估智能体,Meta发布Agent-as-a

值得注意的是,DevAI不关注「玩具」数据集(如FashionMNIST)上的高分表现,而更注重智能体在处理现实任务中的能力。此外,DevAI采用有向无环图(DAG)结构排列任务需求,确保评估具备层次性,不再依赖简单的成功或失败判断,而是要求智能体具备更深入的解决问题能力。未来,代码生成领域的标准评估方法可能会采用类似DevAI...

AI 产品的四层架构:开启智能未来的密码

外部数据源可以是公开的数据集,例如图像识别领域常用的MNIST(手写数字图像)数据集;也可以是通过网络爬虫从互联网上收集的数据,如新闻网站的文本内容、社交媒体的用户动态等,但需要注意数据使用的合法性和隐私问题。其次是数据采集工具和技术为了获取数据,会使用各种工具和技术。例如,在传感器数据采集方面,物联网设备中...

检测新环境,上下文领域泛化:理解边际迁移学习的益处和局限

设置彩色MNIST数据集[Arjovsky等人,2019]是标准MNIST数据集的一个扩展,其中类别数量减少到两类(所有标准标签小于5的被分配为新标签0,所有标签大于或等于5的被分配为新标签1)。此外,还故意添加了标签噪声,因此只有75%的情况下,标签才能根据形状正确预测。为了增加难度,图像背景可以采用两种颜色,这两种颜色也与图像标签...

费米玻色机及其统计力学分析丨周一分享·AI by Complexity读书会

统计力学分析表明,目标费米子对距离是一个关键参数。此外,将这种局部对比学习应用于MNIST基准数据集的实验表明,通过调整目标距离,即控制原型流形的几何分离,可以显著减轻经典感知器的对抗脆弱性。关键词机器学习;统计力学;对抗鲁棒性;神经网络分享大纲1.Fermi-Bosemachine(FBM)研究的问题a.传统端到端算法存...

Nature子刊 | 基于内生复杂性,自动化所新类脑网络构筑人工智能与...

多任务学习实验:研究者通过使用Fashion-MNIST数据集进行多任务学习实验,结果表明HH网络模型能够与更大规模的s-LIF2HH网络模型实现相当性能,甚至略优于更大规模的一般LIF网络(图3)。图3.具有内生复杂性的HH网络模型在多任务上能与更大规模外生复杂性网络络性能相当...

国产光芯片重大突破!清华团队利用神经网络,首创全前向智能光计算...

而在下图d中,该研究进一步分析了多层光神经网络用于Fashion-MNIST数据集的分类(www.e993.com)2024年11月27日。通过将层数从2逐步增加到8,该研究发现利用FFM学习,神经网络性能可提高到86.5%、91.0%、92.3%和92.5%,接近理论上的计算机模拟准确率。多层光神经网络的训练结果...

LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?

数据集实验采用了包括MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet等视觉数据集,以及Forest-CoverType、AdultIncome和Credit等表格数据集。另外,实验还使用了更大规模的合成数据集,通过Min-SNR加权策略进行的高效扩散训练,生成分辨率为128×128的高质量图像数据集——ImageNet-20MS,包含10个类别的2000万个样本。

轨道角动量智能编码:光学机器学习“新课程”

特别的是,该工作采用的方法中,卷积层的模式色散脉冲和衍射层的相位分布都是可学习和训练的。以最终编码的目标OAM模式为目标进行多任务学习,直接优化出所需模式色散脉冲和衍射层,以实现高精度的OAM模式编码。如图2所示,本工作利用十个不同OAM模式对MNIST数据集进行编码,准确率达到了96%。

一网打尽!深度学习常见问题!

??基准数据集(例如MNIST)上的模型结果;??类似数据集上的类似模型的结果;??超级简单的基线(例如,输出平均值或线性回归)。3.3评估偏差-方差分解测试误差=不可约误差+偏差+方差+验证集过拟合不可约误差是基线误差,可通过强有力的基线来估计。可避免偏差是欠拟合的衡量标准,是训练误...

零一万物向量数据库新突破!笛卡尔(Descartes)获六项第一

ANN-Benchmarks公布的6份评测数据集涵盖glove-25-angular、glove-100-angular、sift-128-euclidean、nytimes-256-angular、fashion-mnist-784-euclidean、gist-960-euclidean六大数据集。如下图,横坐标代表召回、纵坐标代表QPS(每秒内处理的请求数),曲线位置越偏右上角意味着算法性能越好,零一万物笛卡尔向量数据库在6...