Open AI新模型o1问世,能像人类一样思考?
首先,o1模型用了一种“自我对弈强化学习”(Self-playRL)的方法;这是一种通过模拟环境和自我对抗来提升模型性能的技术。这种方法中,模型在没有外部指导,通过不断尝试和错误来学习策略和优化决策。想象一下:它就像在和自己下棋,一边玩一边学;过程中,不用别人教,自己试试、出错、再试,慢慢就学会了怎样做决策...
如何监测通用大模型的安全水位?多位专家支招
针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、应用场景,上述框架提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测加固等技术手段提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性、鲁棒性人工智能安全治理框架的措施。
百川大模型:引领人工智能新时代的重要力量
在模型优化方面,通过精细化的调参技巧和创新的算法设计,百川大模型在保持高性能的同时,也实现了更好的泛化能力和鲁棒性。当然,百川大模型的发展仍面临诸多挑战和机遇。随着技术的不断进步和应用需求的日益增长,如何进一步提升模型的性能、降低训练成本、增强可解释性等问题,将成为未来研究的重要方向。同时,随着人工智能...
研究人员打造大模型加持的强化学习新方法,实现更安全的自动驾驶
其将通过采用更高效的算法,如图网络和深度学习模型,力争提高系统在各种驾驶场景中的鲁棒性和准确性。其次,将在人类反馈机制的应用上做进一步探索。通过收集更多样化的生理和心理数据,课题组希望能进一步提升模型的精度和对人类驾驶习惯的理解,从而优化自动驾驶系统的决策过程。另外,将把现有模型部署到真实世界的测试环...
具身智能发展概述
模型控制:该方法依赖于精确的动力学模型来计算控制信号,与构型的物理特性紧密耦合。构型的复杂性直接影响算法的设计和实现,在复杂结构或多自由度系统中,模型控制可能会面临求解困难和计算负担的问题。人机映射:该方法需要构型与人类动作之间的自然对应,构型的设计必须考虑人类的运动习惯和反馈机制,以确保映射的有效性和...
BOE IPC·2024 工业互联网论坛精彩演讲内容实录
这里大规模可不是咱们所理解空间上大规模,而是说的,可重入制造系统加工工序是复杂的,需要用到设备可能近百种,生产线可能同时加工多种产品,而且产品他工艺流程又可能不同的,而且这个同时会存在成批设备,单件加工并存,所以大大增加生产线调度算法的解空间,使得传统的PetriNet、排队网络刻划的离散事件的系统模型可能就...
UIUC 李博:如何探索大模型背后的安全隐忧?|ICML2024直击
AI科技评论:对抗性训练在提高大模型鲁棒性方面扮演了什么角色?李博:对抗性训练的方法很多,尤其在大模型上做人工智能价值对齐(AIAlignment),包括一站式开发平台(LAF)、可信赖的模型微调指令、学习私密或有害信息等,这些在大模型鲁棒性方面都能提高性能。
【申报指南】关于发布上海市2024年度“探索者计划”(第一批)项目...
研究目标:面向材料开发场景,探索光计算占比50%以上的低延时光矩阵新算法和端到端的解决方案。与基于GPU的计算方法相比(对比NVIDIAGeForceRTX4090),实现5-10倍的计算效率提升,计算延时不超过1ms。研究内容:研究低延时光矩阵新算法在高维度稀疏数据处理、材料配方搜索和复杂模型推理中的应用,优化数据处理和分析过程;...
用大模型生成用户画像,让数字化营销更精准高效
大模型在模型训练中的作用是提高模型的性能和效率。模型训练就是让计算机通过数据和算法来学习和优化自己的能力,从而可以完成不同的任务,比如识别图片中的物体,或者回答用户的问题。大模型可以让模型训练更加高效和有效,具体体现在以下几个方面:提高模型的准确率和鲁棒性。准确率是指模型对数据的正确分类或预测的比例...
扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化
在第6节中,我们回顾了使用条件扩散模型的数据驱动黑盒优化的理论和方法。我们强调扩散模型生成了对优化目标函数的高保真解,保留了数据潜在结构,并且解的质量与最优的非策略性强盗一致。这为通过扩散模型在高维复杂和结构化空间中的优化开辟了新的可能性。