让AI与人类“目标一致”:一个不可回避的难题
[18]举个例子,如果你希望AI生成一篇对于书籍或者文章的优秀总结,首先第一步是生成一系列的候选项(proposal),然后从候选项中去选择较好的总结,而这一选择过程就可以进一步使用AI的总结能力,将对应内容进一步简化,使得当前的问题简化(reduce)为在人类能力范围内比较容易解决的问题。即AI协助人类完成任务,人类通过选择对AI...
AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构? | 返朴
第二个用来学习和迭代的信息是图2中的“PairRepresentation”,它是一个维度为(r,r,c)的矩阵,相当于把输入序列横着和竖着排列起来(行和列),形成一个正方形的矩阵;而元素(i,j)代表氨基酸i和氨基酸j之间的空间关系,如距离、角度等,用一个长度为c的向量来表示。换言之,这里用了两个不同的矩阵,一个是MSA,代...
写给物理学家的生成模型
自编码器的基本想法是把数据送进一个有瓶颈的神经网络并尽量重构它们。经过训练后,网络的前半部分是一个编码器,它将数据x转换成隐变量z。网络的后半部分是一个解码器,它将隐变量z变换为数据x。神经网络中存在瓶颈通常意味着隐变量的维度比原始数据更低,这会迫使神经网络不能够简单地把输入复制到输出。为了计算...
AI智驾时代降临,端到端奏响“三重奏”|智能化|自动驾驶|智能驾驶|...
直到今年1月,采用端到端架构的FSDV12正式向北美用户推送。据介绍,这一版本使用的正是单个端到端的神经网络。而华为的ADS3.0智驾系统,是用两个“大模型”,分别实现感知和规控的“端到端”;小鹏的XNGP则被分为感知XNet、规划XPlaner、控制XBrain三个部分。这一做法等同于将感知、规划和控制三个模块全部揉进...
仁济医院皋源团队:开发人工智能预测框架,革新急性呼吸窘迫症诊断...
Densenet分类网络的训练过程和验证。答:内部验证队列中Densenet分类网络的ROC曲线;B.内部验证队列中Densenet分类网络的混淆矩阵。研究结论03在本研究中,团队成功开发并验证了一种端到端的深度学习框架,利用UNETR模型高效、准确地分割肺部病变和早期预测ARDS。该模型建立在928名患者的276,623个CT切片之上,表现出高精...
万字长文详解:大模型时代AI价值对齐的问题、对策和展望
图7三、价值对齐问题的解决思路针对上述风险模型的具体解决方案,并非聚焦于如何训练更强大的模型,相反更强大的模型可能具有更大的风险,因此我们应考虑怎样在不加剧风险的情况下尝试解决问题(www.e993.com)2024年8月5日。以下介绍目前AI价值对齐社区比较关注的四个主要方向。1.基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback...
AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构?|序列|算法|氨基酸|...
图2是AlphaFold2深度学习模型架构示意图。最左边的输入表示需要被预测结构的序列(inputsequence);旁边画了一个小人,代表人类的某种蛋白质。图2:AlphaFold2深度学习模型架构图丨图源:参考文献[5]接下来,这个输入序列被转换成两种不同的信息,传入后面的神经网络进行迭代和学习。第一个信息,上面的“MSA”是多序...
从复杂神经动力学到智能涌现:基于神经复杂性的类脑人工智能
图3.探测神经网络结构2.大脑可被认为是训练/学习过的网络:复杂的结构-功能-行为关系神经系统是一个非常强的非线性系统,我们可以把神经系统的运作看作将输入进行非线性转换得到输出的一个过程。对于神经元而言,输入要达到一定的阈值才能发生反应,产生神经发放。大脑中的几百亿个神经元的大量结合,构成了一个复...
高清图解:神经网络、机器学习、数据科学一网打尽|附PDF
这份备忘单涵盖了上述领域几乎全部的知识点,并使用信息图、脑图等多种可视化方式呈现,设计精美,实用性强。今天,新智元要为大家推荐一个超实用、颜值超高的神经网络+机器学习+数据科学和Python的完全图解,文末附有高清PDF版链接,支持下载、打印,推荐大家可以做成鼠标垫、桌布,或者印成手册等随手携带,随时翻看。
快速建立一个能发SCI的科室数据库—Epiinfo工具(四)
然后就是relate字段,也是一种关联,不是和不同的表格进行关联,而且可以根据一定的条件以及运算进行关联。打开网易新闻查看精彩图片最后就是group字段,设置后可以将一些近似的字段拉入组,之后可作为一个整体进行拖动等操作。打开网易新闻查看精彩图片至此,我们epiinfo字段都已经介绍完了,后面我们会介绍如何构建简单...