AI 产品的四层架构:开启智能未来的密码
内部数据源可能包括企业自身积累的业务数据,如电商企业的销售记录、用户评价、商品信息等。外部数据源可以是公开的数据集,例如图像识别领域常用的MNIST(手写数字图像)数据集;也可以是通过网络爬虫从互联网上收集的数据,如新闻网站的文本内容、社交媒体的用户动态等,但需要注意数据使用的合法性和隐私问题。其次是数据采...
卷起来!让智能体评估智能体,Meta发布Agent-as-a-Judge
值得注意的是,DevAI不关注「玩具」数据集(如FashionMNIST)上的高分表现,而更注重智能体在处理现实任务中的能力。此外,DevAI采用有向无环图(DAG)结构排列任务需求,确保评估具备层次性,不再依赖简单的成功或失败判断,而是要求智能体具备更深入的解决问题能力。未来,代码生成领域的标准评估方法可能会采用类似DevAI...
检测新环境,上下文领域泛化:理解边际迁移学习的益处和局限
设置彩色MNIST数据集[Arjovsky等人,2019]是标准MNIST数据集的一个扩展,其中类别数量减少到两类(所有标准标签小于5的被分配为新标签0,所有标签大于或等于5的被分配为新标签1)。此外,还故意添加了标签噪声,因此只有75%的情况下,标签才能根据形状正确预测。为了增加难度,图像背景可以采用两种颜色,这两种颜色也与图像标签...
...芯片重大突破!清华团队利用神经网络,首创全前向智能光计算训练...
*MNIST数据集。该数据集是一个包含10个类别的手写数字集合,由6万个训练样本和1万个测试样本组成。*Fashion-MNIST数据集。该数据集包含10个不同类别的时尚产品,同样由一个6万个样本的训练集和一个1万个样本的测试集组成。*CIFAR-10数据集。该数据集是8千万小图像数据集的一个...
当数据成为生产资料,论文总结如何用水印技术保护AI训练数据版权
前两篇文章是来自清华大学深圳研究院的同一个研究团队,聚焦于“通过在数据集中嵌入数字水印来保护数据集免遭未经授权使用的方法”。其中,第一篇文章针对poison-only后门攻击,将保护AI训练数据集的问题表述为所有权验证。在这一问题中,一般包含两个参与方:防御方和攻击方,一般来说,防御方会发布自己的...
网络规模、训练学习速度提升,清华团队在大规模光电智能计算方向...
值得强调的是,在ImageNet基准上成功训练光电神经网络具有重要意义(www.e993.com)2024年10月23日。这展现了DANTE在支撑大规模光电神经网络训练学习上的巨大潜力,有望推动光电智能计算从基于MNIST基准的原型验证阶段迈入到使用现代ImageNet基准来解决大规模现实问题的全新时代。图5:DANTE在CIFAR-10和ImageNet数据集上的训练与推理性...
...成为“生产资料”,三篇论文总结如何用水印技术保护AI训练数据...
第一篇文章具体聚焦在poison-only后门攻击,防御方尝试去识别和验证一个可疑模型是否是在(受保护的)被攻击的数据集上训练出来的:首先,防御方利用poison-only后门攻击进行数据集水印;然后,防御方进行数据集验证,通过假设检验检查可疑模型是否包含特定的隐藏后门。
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
研究人员提出了一种新型的自适应脑机接口(aaBCI),通过在控制解码器之外,增加一个检测BCI运动任务表现的分类器(MTP解码器),来实时形成训练数据集,以在线更新控制解码器。该方法在在线模拟实验中得到了验证,结果表明,使用aaBCI的多分类脑机接口在ROC曲线下的面积为0.7404,而传统的监督训练为0.8187。此外,aaBCI的连续...
...成为「生产资料」,三篇论文总结如何用水印技术保护AI训练数据...
第一篇文章具体聚焦在poison-only后门攻击,防御方尝试去识别和验证一个可疑模型是否是在(受保护的)被攻击的数据集上训练出来的:首先,防御方利用poison-only后门攻击进行数据集水印;然后,防御方进行数据集验证,通过假设检验检查可疑模型是否包含特定的隐藏后门。
中国科学院微电子所等开发出基于语义记忆的动态神经网络
与静态网络相比,语义记忆动态神经网络能够根据计算资源权衡识别准确性和计算效率,可在资源受限设备或分布式计算环境中展现出色的性能。IT之家获悉,在对2D图像数据集MNIST和3D点云数据集ModelNet的分类任务中,该设计实现了与软件相当的准确率,相比于静态神经网络减少了48.1%和15.9%的计算量,相比...