意识基础,不确定性推理,主观逻辑2

意识基础,不确定性推理,主观逻辑2区分随机不确定与认知不确定风险是概率分配已知的情形,而不确定是概率分配不清楚的情形解决ellsberg悖论,参考:httpsbaike.baidu/item/%E5%9F%83%E5%B0%94%E6%96%AF%E4%BC%AF%E6%A0%BC%E6%82%96%E8%AE%BA...

率先解决多类数据同时受损,中科大MIRA团队TRACER入选NeurIPS 2024...

通过将所有离线数据作为观测值,TRACER捕捉了由各类损坏数据所导致的动作价值函数中的不确定性。2.通过引入基于熵的不确定性度量,TRACER能够区分损坏数据和干净数据,从而调控并减弱损坏数据对智能体模型训练的影响,以增强鲁棒性。3.我们在机器人控制(MuJoCo)和自动驾驶(CARLA)仿真环境中进行了系统性地测试,验证...

适应性响应方法可弹性处理软件运维中的难题

指出不确定性和模糊性:帮助团队注意到他们的心智模型何时不再正确,或者不一样了,一种技巧是提出问题要求对方澄清,例如“当你说这个查询语法错误时,你是什么意思?”这是一个简单而直接的问题,我的研究表明,这个问题并不常见。明确地询问问题为其他人创造了机会来揭示他们的想法,并让所有相关人员确保他们有相同的理解。

混沌、吸引子、分形:复杂非线性系统的多稳定性与不可预测性

一个占据全部空间的边界,意味着初始位置最微小的不确定性将导致完全未知的结果。尽管是确定性的,但无论精度如何提高,系统总是无法预测的。这样的情境是由riddled域模拟,某种程度上,riddled域可以被认为是确定性和随机性之间的桥梁。此外,多稳定性系统还有许多更奇特的例子,包括零星分形域、混合域和有触角的域[9...

拨开迷雾!贝叶斯推理:读懂“不确定性”

贝叶斯推理是一种在不确定情况下进行概率判断和决策的数学方法,它源于18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯的研究。贝叶斯推理的核心原理是:根据已知信息得出一个“先验概率”,然后每获取一条新证据,就利用贝叶斯公式,结合新线索对先验概率进行修正,得到“后验概率”的更新值。这一修正过程会不断重复,持续引入新信息,使...

...人工智能安全的关键概念:机器学习中可靠的不确定性量化方法》

确定性方法的工作原理是在训练过程中明确鼓励模型在某些输入示例上表现出高度不确定性(www.e993.com)2024年11月21日。例如,研究人员可能先在一个数据集上训练模型,然后引入另一个数据集,期望模型在未训练过的数据集上的示例上表现出高不确定性。使用这种方法的结果是,模型在与训练数据类似的数据上非常准确,而在其他数据上则显示出很高的不确定性...

不确定性世界中的理性

作者强调,“在极端不确定性下,人们展开推理所依赖的前提条件永远无法呈现世界的全貌。基于不同的世界观,人们可能将截然不同的行为视为理性”。实际上,“在漫长的演化中,人类已经学会了许多应对策略和决策能力,能在尚未完全了解新处境的情况下做出决定”。比如,我们都会下棋。讲故事是人们解释复杂情况的常用手段。当然...

深度访谈|AI 如何改变预测科学?看看统计学家怎么说

STROGATZ:欢迎回来。我们一直在和EmmanuelCandès讨论统计学、预测模型以及其中固有的不确定性。现在让我们来看另一个真实世界的例子。我在这里考虑的是预测模型在医学上的应用。药物研发——这当然非常重要,事关生死。例如,有一种做法是利用人工智能生成人工数据,以增加我们的样本量。这听起来有点难以想象会奏效,...

中金2025年展望 | 全球研究:新变化与再平衡下的全球投资

??不确定性下催生的相对确定的结构性机会:我们认为AI,国防,电气化(电力设备)都将是穿越周期的主线,且对政治和周期的敏感度相对较小。就新经济和老经济的博弈而言,从特朗普上一任在职期间的行业表现来看,TMT表现突出,而传统能源行业并未普遍受益,宏观背景、行业结构因素仍然占据主线。

终于有人把大模型的内部一致性和自反馈讲明白了

捕获的一致性信号用于评估LLMs的内部一致性水平,并为后续的自更新(Self-Update)过程提供基础。通过分析这些信号,可以发现模型在生成响应或执行推理过程中的不一致之处,从而指导模型的改进。采集方法:不确定性估计:不确定性估计主要通过三种方法进行:校准置信度、抽样和分布方法。校准置信度方法旨在校正模型的可靠性,...