马斯克“掀桌子”,AI大模型+自动驾驶会诞生什么?

“端到端”是指,一端指输入端,一端指输出端,输入数据的包括摄像头的感知数据、车身的数据等等,中间通过Transformer架构的AI大模型推演之后,最终直接输出到电门、刹车、方向盘。而通过Transformer架构的AI大模型,是在2022年底,特斯拉Autopilot部门的一位工程师向马斯克提出的建议,要借鉴ChatGPT,让神经网络通过学习人类驾...

洪永淼、汪寿阳:ChatGPT 与大模型将对经济学研究范式产生什么影响?

如果增加多层非线性变换(可多达几十层、几百层甚至几千层),模型参数维数将呈指数式增长,模型复杂度越来越高,可以刻画复杂系统的许多精细结构,包括非线性、异质性与交互性等重要特征。这样深度学习的整体逼近能力比一般的人工神经网络有很大的提升。2017年,谷歌提出了一种名为变换器(transformer)的深度学习算法。深度...

【招银研究|资本市场专题】A股战术资产配置策略:五指标定量择时模型

模型包含三个基本面指标(中长贷增速、M1增速或M1-PPI增速、美元指数),以及两个技术面指标(市净率5年分位数、量价变化)。模型设定两种增配/买入情形:第一,多个基本面指标发出看多信号,且技术面不看空;第二,基本面指标虽未好转,但技术面已发出看多信号。其它情形,则均减配/卖出。模型的历史回测显示,自2001年12...

OpenAI风波背后神秘项目Q-star浮出水面 谁打开了大模型的潘多拉...

当模型规模小的时候,无法识别子任务是哪一种,所以模型的表现跟随机选择答案差不多;当模型增长到中等规模的时候,主要执行的是干扰任务,所以对真正的任务效果有负面影响;当进一步增加模型规模,大模型开始识别出干扰任务,并忽略掉它们,执行真正的任务,最终结果的准确率上升。两种被证明具备“涌现”的典型能力:上下文学...

【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...

多种训练模型的训练均方差和验证均方差模型训练结果与RNN简单循环神经网络模型相比,LSTM具有能捕捉长期数据特征的优点,但是对于超长期的数据,仍旧无法进行很好的预测,而对于加入了Attention注意力机制的Transformer,正好可以解决这个难题,但是Transformer模型针对简单的数据集往往效果比不上LSTM,因为Transformer更容易导致过...

基于波动率目标的信用债券指数增强策略

我们介绍三种不同的波动率模型:1.历史波动率模型该模型以收益率的标准差作为风险资产的权重,这种方法的优点是计算简单(www.e993.com)2024年11月25日。2.指数加权平均模型(EWMA)EWMA模型在时序上以指数衰减进行加权,数学形式为:参数λ控制了权重的半衰期。3.GARCH模型基于波动率聚类现象的观察,Engle(1982)提出了ARCH模型。在此基础上Bol...

杨立昆教授关于通用人工智能世界模型JEPA观点及争议

编译者摘要:杨立昆教授提出的通用人工智AGI的世界模型架构完全不同于现在的基于Transformer的大语言模型的生成式GenAI,AGI世界模型需要复杂的数学知识,神经科学、认知科学和哲学,机器学习、机器人工程。世界模型采用联合嵌入预测架构(JointEmbeddingPredictiveArchitecture,简称JEPA)。JEPA并非生成式模型,它并不能简单地用于...

灵均投资深夜致歉:下一步将改进交易模型,严控交易节奏

下一步，公司将深刻吸取教训，更加认真学习相关法律法规和交易规则，切实增强合规意识，并通过改进交易模型，严格把控交易进度、交易约束、控制交易节奏，确保在交易全过程做到平滑交易、均衡交易，切实维护正常市场交易秩序，全力保障投资者合法权益。灵均投资网站截图据此前报道，2月20日，沪深交易所分别发布公告，对宁波...

美赛六大题型常用模型简要分析

预测模型时间序列(ARIMA、指数平滑)、微分方程模型、多元线性回归、灰度预测、元胞自动机03降维模型主成分分析,因子分析,随机森林,线性判别分析04优化模型单/多目标规划,0-1整数规划,归一化与正则化,复杂网络优化、排队论04统计模型多元分析(主成分分析、聚类分析、因子分析、判别分析、典型相关性分析等...

11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

简单指数平滑(SES)Holt-Winters指数平滑(HWES)本文利用Python的Statsmodels库实现这些方法。Statsmodels提供了强大而灵活的工具,用于统计建模和计量经济学分析。1、自回归(AR)模型自回归(AR)模型是时间序列分析中的基础模型之一。它假设序列中的每个观测值都可以表示为其前p个观测值的线性组合加上一个随机误差项。