写论文蹭AI热点 引用率会上升
结果发现,标题或摘要提及“机器学习”“深度神经网络”等AI术语的论文,更有可能跻身其所在领域引用次数最多论文的前5%之列,在其他领域往往也能获得更多引用。研究还发现,过去20年中,研究所涉及19个学科的研究人员都加强了对AI工具的使用,但存在较大差异,计算机科学、数学和工程学的使用率最高,历史、艺术和政治学...
硅谷深思:GPT应用迟未爆发,大模型泡沫根源初探
4.纯商业化产品公司:利用自身前期积累的垂直领域私有数据、在底座模型上生成垂直模型后,以标准化产品的形式服务自己的C端或者B端客户,获得商业化回报。前面三类LLM的应用场景事实上都实现了不错的效果和商业化,也是OpenAI及类似底座模型企业商业化的主体。但这些并不能支撑LLM需要完成的平台性的商业化生态。只有当第...
...只是RNN吗;训练扩散Transformer比你想象的要容易|大模型论文日报
然而,这些模型大多是在专有的高质量数据上训练出来的,而且有些模型隐瞒了参数,只提供可访问的应用程序接口(API),从而限制了它们在下游任务中的优势。为了探索利用公开资源训练出可与高级模型相媲美的文生图模型的可行性,来自新加坡国立大学和阿里的研究团队提出了EvolveDirector。该框架通过高级模型的公共应用程序接口...
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
6.神经网络与深度学习基础:提供了神经网络的基础知识,包括前向传播、损失函数和反向传播算法,以及使用PyTorch构建和训练神经网络的实践。7.可解释性与可视化:特别强调了模型的可解释性,通过SHAP方法来解释模型预测,以及如何将研究成果进行可视化展示,增强了研究的透明度和说服力。8.论文复现与写作指导:通过复现SCI论文...
大型语言模型及其在法律中的可能用途
基于语言模型,各种算法已被广泛应用:从生成自然文本到机器翻译、信息检索和情感分析。由于我们掌握的数据量不断增加和计算机性能不断提高,这些语言模型在近年来变得更加有用。简而言之,这些发展可以归因于以下三个方面:一是普遍使用神经网络(neuralnetworks)和数据驱动(data-driven)或归纳学习(inductivelearning)而不是...
市政府关于表彰常州市第十三次自然科学优秀科技论文的决定
8、需求受努力因素影响的供应链收益共享契约模型庞庆华、蒋晖、侯岳铭(河海大学常州校区)9、通过调整表面化学组分实现氧化钛涂层表面纳米拓扑形貌的精细调控及其增强的界面生物相容性赵晓兵、王国成、郑海(常州大学)10、腱皮缝合修复跟腱断裂丁文鸽(常州市第一人民医院)...
AI大模型、中模型、小模型谁主沉浮?
所以,虽然人们经常谈论的是用这个工具来写报告、生成论文、图片、视频...但最关键的要点就在其名称中的“聊天”与“生成”。至于具体实现的人工智能的功能是否为大模型来产生,其实并不重要。大模型本身也是一个特殊的深度学习算法,以往其他的深度学习算法产生的人工智能成果是可以与大模型结合起来应用的。人机...
罗德里克 | 批判与反批判:经济学和经济学者的限度
一、重新思考常见的批评在此前的章节中,我们已经看到一些最常见的批评,它们以各种形式表现出来。例如,有人批评经济学模型过于简单。这是对分析的性质的误解。事实上,简单性是科学的要求之一。每一种解释、假说、因果关系表述,都必然是一种对现实的理想化:把许多因素排除了,才能集中考虑实质问题。“分析”一词本身...
Sora:大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】
Sora是一款由OpenAI在2024年2月发布的文本到视频生成的AI模型。该模型被训练用于根据文本指令生成现实或想象场景的视频,并展现出模拟物理世界的潜力。基于公开的技术报告和逆向工程,本文对该模型的背景、相关技术、应用、现存挑战和文本到视频AI模型的未来方向进行了全面的综述。我们首先追溯Sora的发展,并探究用于构建这一...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
1.2.2.长短期记忆网络-LSTM与门控循环单元-GRU为了解决循环神经网络模型存在的长期依赖问题,研究人员先后提出了长短期记忆网络(longshort-termmemory,LSTM)以及其简化的变体——门控循环单元(gatedrecurrentunit,GRU)。相较于前文所介绍的循环神经网络,LSTM与GRU对于长序列问题的处理效果更佳,并在...