大模型合成数据机理分析,人大刘勇团队:信息增益影响泛化能力
在实验的设置中,合成数据(黄色)的分布是对锚点数据(蓝色)观测的拟合和模拟,但由于GMM具体设置的差异,黄色椭圆最终无法完全覆盖蓝色椭圆,并且还覆盖了蓝色椭圆未覆盖的位置,这与之前的分析相符。2连接数据合成过程与模型的泛化能力对合成数据的生成过程的建模从分布的角度刻画了其本质特征。为了将这一特征与后...
使用AI检测有缺陷的压接
造成这种情况的原因是过度拟合,即模型变得过度定制于有限的训练数据,从而降低了其检测看不见的缺陷的能力。此外,初始集中没有异常数据可能会阻碍AI识别和区分异常模式与标准模式的能力。QpLite2是一种可扩展的CFM设备,用于确保每次压接的质量。它可以与单通道或双通道台式压接机集成照片由Komax提供考虑...
一篇文章系统看懂大模型
目前大部分模型主要还是使用公开的数据为主,拥有更丰富的优质的数据资源的公司,将拥有更优越的优势;对于国内而言,目前不利的因素是开源数据集中主要以英文数据集为主,中文数据集相对较少;
92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了
1.互联网有版权的数据太少了。绝大部分数据都存在版权隐患2.互联网真人互动产生的数据有上限,且目前文本域快走到头了3.互联网数据平均质量太差。之前有研究表明,低质量数据多了会降低大模型效果4.互联网上,可以用来训练的长上下文数据非常少5.人工标注可以用来训练的长上下文数据非常困难。毕竟不可能真让人读...
IPv4 地址枯竭多年,IPv6 何时才能全面接棒?
IPv4地址已经耗尽,而IPv6还没有普及,因此NAT成了最方便的解决方案。然而,不同厂商实现的NAT行为差异很大,特别是在处理UDP(用户数据报协议)时。这给软件增加了复杂性。如果某个应用程序要做复杂的事情,比如连接多个用户,它就需要动态检测网络路径中使用的NAT类型。
黄仁勋最新万字访谈:AGI即将来临,AI将彻底改变生产力
人们认为设计出更好的芯片的原因在于它有更多的触发器、更多的位和比特……但机器学习不仅仅是软件,它关乎整个数据管道(www.e993.com)2024年10月23日。机器学习的飞轮才是最重要的。你必须考虑如何让这个飞轮更快。仅仅拥有强大的GPU并不能保证一家公司在AI领域取得成功。马斯克对大型系统的工程和建设以及资源调配的理解是独一无二的...十...
公告精选:富乐德筹划收购半导体产业相关资产;银之杰提示风险
银之杰(300085)9月25日晚间发布股票交易异常波动暨严重异常波动公告,公司股价短期内大幅上涨,可能存在非理性炒作等情形;近期股票换手率及成交量明显放大,可能存在股价大幅上涨后回落的风险。公司此前公告,控股股东、实际控制人拟协议转让公司股份,本次协议转让事项不会导致公司控制权发生变更,不会影响公司的治理结构和持续...
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...
??网络带宽不足。世界模型涉及到的数据量非常大,而当前的网络带宽尚无法满足大规模数据实时传输的需求。??运行速度太慢。由于输出图像需要的token比较多,所以,世界模型的运行要速度要比大语言模型慢得多。商汤绝影智能驾驶副总裁石建萍、辰韬资本执行总经理刘煜冬等多位受访者均认为,世界模型在自动驾驶场景的应用...
KAN一作刘子鸣直播总结:KAN的能力边界和待解决的问题
AI在好奇心驱动的科研中尚未发挥重要作用的一个原因是,当前的AI大多采用连接主义风格,缺乏足够的可解释性。另一个原因是科学家不太愿意信任一个他们无法参与决策过程的系统。我们之所以信任合作伙伴,是因为我们可以与他们进行交流,这种参与感是信任的基础。然而,现有的AI系统往往缺乏这种互动性,这也是科学家难以信任AI...
利用AI Agent搭建供应链的三道防线
标准差的计算方式有标准的公式,因此也可以使用AIAgent,分析历史销售数据,计算每个渠道、每个品类的标准差,了解产品在不同时间段、不同渠道下的需求变化情况,从而量化需求不确定性。2.供给的不确定性供给的不确定性往往是指供应周期的不确定性,供应周期越稳定,安全库存就越少;供应周期越不稳定,安全库存就越多...