为什么非得学数学?终于有人掏心窝子讲清楚了这个问题!

与常见的数学书不同,这本书不仅关注数学本身,更侧重于两点。??展示科学传统在数学中的体现,通过数学模型,展现科学和哲学思想的精髓。科学三大传统为数学传统、实验传统和自然志传统。数学传统本身不是数学,数学本身也不是数学传统。古典数学只拥有数学传统,而现代数学和古典数学的本质区别就在于,现代数学融入了其...

数学家陶哲轩:大模型可以完成常规事情,但非常缺乏想象力

陶哲轩：是的，人类能够成长。这些模型是静态的——我对GPT-4提供的反馈可能会成为GPT-5的训练数据中的0.00001％，但这与学生的成长过程完全不同。人工智能和人类在学习和解决问题的模式上有很大的不同——我认为最好把人工智能看作是完成任务的一种互补方式。对于许多任务来说，让人工智能和人类做不同的事情将...

智能的符号化与形式化不同于人工智能的符号化与形式化

数学中的符号化:数学将世界上的各种量、关系、结构等通过符号来表示。例如,数字、字母和符号(如+,??,×,÷等)都是用来符号化实际世界中的数量关系。复杂的数学模型、方程、函数等都是符号化的结果。逻辑中的符号化:在逻辑学中,符号化指的是将自然语言中的推理过程转化为符号系统,例如命题逻辑、谓词逻辑...

江小涓最新文章:数据、数据关系与数字时代的创新范式(1.7万字)

数学理论模型作为一种抽象思维工具,特别适用于对变量进行形式逻辑处理,识别和揭示变量之间的因果关系,成为物理学、化学、生物学、医学等学科的重要研究进路。但受限于理论认知边界、模型结构形式、计算复杂性等因素,过往数学理论模型能够处理的数据量小、数据维度少、数据关系相对简单。进入数字时代,宏观社会运行和微观主体...

万字长文:怎样弥合人工智能和人脑智能的差距?| 智能渐近线

LIF模型,即泄漏整合发放模型(LeakyIntegrate-and-Firemodel),是神经科学中一个常用的简化神经元动作电位的数学模型。该模型侧重于描述膜电位[4-5]随时间的变化情况,而忽略生物神经元内部的复杂离子动态。科学家们发现,当给神经元施加持续的电流输入[6-7]时,神经元的膜电位会随之上升,直到达到某个阈值致使动作...

中国AI大模型测评报告:公众及传媒行业大模型使用与满足研究

生成式预训练模型,又称大模型(LargeLanguageModel,LLM)是指通过大量的文本数据进行训练,使用深度学习技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的神经网络模型(www.e993.com)2024年11月24日。它们通常具有数十亿甚至上百亿个参数,在广泛的自然语言处理任务中表现出色。大模型的训练涉及大量计算资源和数据,通常由大型科技公司和研究机构开发和维护。

人物| 所罗门诺夫:大语言模型的先知

一种可能的解释是Google使用的框架是BERT,这是当时所有大模型团队采用的框架;而OpenAI采用了GPT。其主要区别是:GPT是nexttokenprediction,也即所罗门诺夫归纳;而BERT可以用类似的语言描述为:给定序列(x1,x2,…,xn),从中抽走xi让你猜xi是什么。虽然没有数学证明,但我们直觉上可以猜测单向的GPT应该比双向的...

中国AI大模型测评报告:公众及传媒行业大模型使用与满足研究_腾讯...

生成式预训练模型,又称大模型(LargeLanguageModel,LLM)是指通过大量的文本数据进行训练,使用深度学习技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的神经网络模型。它们通常具有数十亿甚至上百亿个参数,在广泛的自然语言处理任务中表现出色。大模型的训练涉及大量计算资源和数据,通常由大型科技公司和研究机构开发和维护。

Claude三巨头回应一切!Opus3.5仍可能发布,5小时视频10万人围观

最初,我们在2020年的论文中展示了语言模型的ScalingLaws,随后发现这种模式也适用于图像、视频、数学等不同领域。为什么更大的模型和更多的数据会带来更高的智能呢?Amodei:我以前做过生物物理学研究,在物理学中有一种叫1/f噪声的现象。如果你观察许多自然过程的分布,会发现它们遵循某种长尾分布。这意味着简单的...

建议收藏,100篇必读论文|大模型月报(2024.03)

文生图新方法:连接不同语言模型和生成视觉模型随着文生图扩散模型的引入,文生图技术取得了重大进展。这些模型通常由解释用户提示的语言模型和生成相应图像的视觉模型组成。随着语言和视觉模型在各自领域的不断进步,探索用更先进的对应模型替换文生图扩散模型中的组件大有可为。因此,一个更广泛的研究目标是研究将任...