汪虹宇 黄宣植|“无人机+AI”模式对环境执法监测的影响——以秸秆...
它往往会基于经验,下意识地将一连串信息赋予不同的权值,也就是说,对于复杂的场景,人脑会下意识地关注到事物的重点区域,同时也会忽略掉部分信息,这就可以表示成一种特殊的映射关系:Attention=f(g(x),x)其中g(x)代表人脑对感官接收到的信息加以处理,而f(g(x),x)则表示对处理后的信息加入注意力机制,对于重要...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
有不少媒体称特斯拉的端到端系统包括了控制模块,能够实现「输入视频+输出控制」,但这是以讹传讹。不过,据汽车之心在7月份的《端到端自动驾驶:谁在Allin,谁在观望》一文报道,蔚来汽车计划把控制代码也模型化,并纳入到端到端系统;而理想智能驾驶技术研发负责人贾鹏泽表示未来将把端到端、VLM这两个系统继...
对话智谱CEO张鹏:中国AI发展路径独特,和美国相比无优劣之分
从发展模式来看也不太一样,美国收敛得更快一些,中国会更繁荣,更多样化。问:为什么中国更多样化?仅从创业公司角度来看,美国的创业公司更多点开花。张鹏:美国确实从整个生态上分工更明确,他们更习惯于生态式的分工合作,所以我说他们收敛得更快。中国平行的、垂直的会更多。我说的是多样化是从更大范围来看,不单是...
计算机行业深度研究:全球大模型将往何处去?
我们认为,虽然单个小模型相比于大模型训练算力需求并不大,但是一方面小模型本身的训练数据集在不断增加,另一方面,未来在终端AIPC和手机,甚至车机和机器人上,都有可能部署终端模型,因此定性看,小模型总体的训练和推理算力需求仍然可观。特点#2:原生多模态逐步成为头部大模型的标配能力OpenAI的GPT系列在...
可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
图1:两阶段现象的示意图。在第一阶段,神经网络逐渐消除中高阶交互,学习低阶交互;在第二阶段,神经网络逐渐建模阶数不断增大的交互。当神经网络训练过程中测试损失和训练损失之间的lossgap开始增大时,神经网络恰好也进入训练的第二阶段。我们希望在等效交互框架里提出新的理论,精确预测出神经网络每一个时间点上神...
Sora负责人与谢赛宁「隔空对话」,LLM先锋集结中国最硬核AI内行...
的确,LLM的局限很明显——它依然是一种单模态的模型(www.e993.com)2024年10月23日。然而除了文本数据之外,世界上还存在大量图像、视频、音频,数据量是文本的十倍、百倍乃至千倍。对此,产业界也有针对多模态模型的研究,但这些研究的思路依然是针对不同模态,理解和生成也是分开的。智源认为,从技术发展路径来看,我们最终会形成一种统一的多模态大...
(万字干货)如何训练优化“AI神经网络”模型?
常见的损失函数有均方误差(MSE)、绝对值误差(MAE)、交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)、Hinge损失(HingeLoss)、对数损失(LogLoss)、Huber损失(HuberLoss)、平均绝对误差(MeanAbsoluteError,简称MAE)等。这些损失函数在不同场景下有各自的优势和适用性,选择合适的损失函数对于提高模型的性能至关重要。在实际应用...
分享丨大规模神经网络优化:神经网络损失空间“长”什么样?
接近收敛时Hessian特征谱分为两部分,大量接近0,离群点远离大部分特征值,离群点的数量接近于训练数据中的类别数量(或聚类数量)。即Hessian阵此时是低秩的。数据不变的情况下,增大参数仅仅使Hessian阵接近0的部分更宽;参数不变的情况下,数据量的变化会改变Hessian阵特征谱的离群点。
十年蛰伏,宏观五连冠郭磊:如果首席不亲手分析数据、做图表、码...
不过在郭磊看来,丰富的卖方研究报告里,没有“材料感”的报告数量还是太少,“所以只要能做到不同,就较容易被关注”。郭磊排斥“工业化”流程之下的研报生产模式,他坚持精细化“手工制作”,每月的PMI数据、经济数据、通胀数据、外贸数据的点评报告,他都要亲自完成。他认为,如果首席不保持处理和分析数据、做图表、码...
图片数据集太少?看我七十二变,Keras Image Data Augmentation 各...
官方提供的参数解释因为太长就不贴出来了,大家可以直接点开上面的链接看英文原介绍,我们现在就从每一个参数开始看看它会带来何种效果。我们测试选用的是kaggledogsvscatsredux猫狗大战的数据集,随机选取了9张狗狗的照片,这9张均被resize成224×224的尺寸,如图1:...