人工智能领域内的最新进展是什么?每日AI精选带给你
Boreal-FD是一款实验性的Lora模型,旨在通过训练“无聊现实”图像数据集,使Flux-Dev模型生成更逼真的图像。该模型的目标是减少图像中浅景深现象,增加动态姿势、逼真的皮肤纹理、更有趣的背景和更高的场景复杂度。Boreal-FD可能会产生过度拟合、扭曲和褪色点状外观的图像,因为模型仍在开发中。用户需要在1000...
以炒股为生的人到底是什么样的?看懂此文,你将会茅塞顿开!
越是过度优化,加入过多参数的系统,它的适用性越低。有效的系统不一定是复杂的。过分拟合当前行情的系统,当市场波动风格发生转变时,很容易失灵。简单有效的系统是我们追求的目标。(4)追求平衡而不是极值。系统之内的限定条件应该达到相对较优平衡,最终的测试结果的绩效数据也应该达到相对较优平衡。过于苛刻的限定条件...
现在可以确定了,中国金融业地位已发生历史性改变
3、对于中小投资者而言,也无需迷信和神话“量化”,量化的本质仍是对过去历史经验的总结,而且会有很多过度拟合和逆向选择的地方。上半年,超过80%的量化策略均处于亏损状态,不少头部量化公司同样陷入了亏损当中。(转自:马江博说趋势)
12个必须了解的AI模型评估指标|算法|基尼|拟合|方差|度量|ai模型...
但这可能只是过度拟合。在这种情况下,进行及时和超时验证变得非常重要。需要记住的要点:对于以类别作为输出的模型,将在ROC图中表示为单个点。此类模型无法相互比较,因为判断需要针对单个指标进行,而不是使用多个指标。例如,参数为(0.2,0.8)的模型和参数为(0.8,0.2)的模型可以来自同一个模型;因此,不应...
期货海龟交易法则:即使公开所有的交易秘密,大多数人依然是爆仓的...
过度拟合(overfitting)或曲线拟合:系统可能太过复杂,以至于失去了预测价值。由于它与历史数据的吻合度太高,市场行为的一个轻微变化就会造成效果的明显恶化。交易者效应物理学中有一个叫作观察者效应(observereffect)的概念,它的意思是,衡量一种现象的行为有时候也会影响这种现象,观察者的观察行为反而打扰了他们的试...
ChatGPT 负责人:GPT-4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期...
也许有时候在决定是用英语还是西班牙语回复的时候,它会出现混乱,但通常都是用对应语言去回复prompt(www.e993.com)2024年9月9日。模型能够自动适应和改变不同语言给出回答,这是泛化的一个很好的体现。我们在多模态数据上也看到了类似的现象,比如如果只给模型做了文本的finetune,它会自动迁移到图像这个模态上。
张健|论我国平台用工算法的法律规制:反思与重构
《指导意见》中调整劳动强度的措施还有优化算法,虽然在法律上仍然是模糊概念,但在专业技术领域指的是调整算法输入(数据、参数)以达到输出最大值或者最小值的目的,一般借助增减输出参数、降低算法错误几率、简化算法模型、防止过度拟合、微调参数影响力、充分考虑算法使用场景等手段实现。优化算法是算法工程师等开发人员的...
让AI与人类“目标一致”:一个不可回避的难题
另一方面,当我们考虑到奖励函数的学习后,在联合训练(jointtraining)的同时优化一个策略模型可能会带来一系列问题。例如这一过程可能会导致分布转移;很难在效率和避免策略过度拟合之间取得平衡。这里更根本的问题是优化不完美的奖励代理会导致奖励作弊(rewardhacking)。
种族间到底有智力上的差异吗?关于群体之间差异的科学研究
(在被研究的国家中)最接近美国年轻人的是新西兰人。然而,与美国人不同的是,新西兰年轻人认为自己的职业前景会和公务员系统联系在一起,他们很可能要为国家效力。美国年轻人则整体上没有意识到自己的命运需要依赖国家的盛衰,也不会想到自己可以为国家贡献些什么。公共和国际事务对他们来说是相对不重要的。
万字长文详解:大模型时代AI价值对齐的问题、对策和展望
另一方面,当我们考虑到奖励函数的学习后,在联合训练(jointtraining)的同时优化一个策略模型可能会带来一系列问题。例如这一过程可能会导致分布转移;很难在效率和避免策略过度拟合之间取得平衡。这里更根本的问题是优化不完美的奖励代理会导致奖励作弊(rewardhacking)。