如果强化学习是问题,大模型是否是「答案」?丨GAIR live
一旦下围棋的模型训练出来后,这个模型本身是不能去解决其他问题,这显示了强化学习的通用性不足。我们希望强化学习能解决多种问题尤其是多步决策的问题,主要面临两个方面的挑战,首先,技术门槛较高,对强化学习概念和算法的理解要求高,可能比其他领域更高。其次,在应用水平上也有更高要求。这些要求之所以高,是因为强化学...
这一套能力模型,能解决 90% 的领导力问题
华夏基石认为,领导力建设的前提:第一是以长期价值主义牵引领导力,用文化力和思想力牵引的领导力具备可传承性;第二是以战略达成来牵引领导力,有短中长期可视化目标导向,具备可共识性;第三是以组织力和干部力的建设促成领导力的可复制性;第四是以学习和成长超越为导向的领导力具备长期可延续性。三问领导力:过去的...
耿耿不寐,如有隐忧——计算成像的实时性问题 | 邵晓鹏专栏第三季⑦
专用功能的光场数据处理方法:这当然指的是“金矿”挖掘,设计专门的、光场直接运算的高效算法;3、算法优化设计:这一步当然就会简单很多,基本上属于常规操作,多是从存储资源和算力资源上考虑,以效率与效果的相互平衡为约束条件优化算法,然后转成FPGA懂的Verilog语言,在FPGA上运行、测试;当然,现在有很多算法离不...
AI赛道万字报告:前世、今生及未来
深度学习通过多层神经网络提取数据的抽象特征,使得AI在处理复杂的任务时表现出了前所未有的准确性。生成式AI与强化学习:生成式AI和强化学习是AI技术的重要分支,各自在多个领域展现了强大的应用潜力。生成式AI的代表性技术——生成对抗网络(GANs),通过生成器与判别器的对抗性训练,能够生成高度逼真的图像、视频、音...
一个清华老博士给研究生的45条建议_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The...
当然,实在不行还有第三条路:quit。2、对读博保持敬畏之心读博是解决这个世界上没有人知道答案的一个很小的问题的过程,甚至你的博导也不知道答案。很多人会在这个过程中怀疑自己、大哭、甚至抑郁,这都是正常的。这不是说明你不好,只是博士本身就是很艰难。我几乎没见过全程开朗不抑郁的博士。
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
结果显示,当视觉输入超出预期时,V1中的层2/3神经元会选择性地增强对该输入的反应(www.e993.com)2024年10月19日。研究进一步表明,这种增强反应是由来自丘脑枕叶核的输入和皮层中的血管活性肠多肽(VIP)抑制性中间神经元共同作用实现的。具体来说,VIP神经元通过抑制一种生长抑素表达的抑制性中间神经元亚群,使得枕叶核对最具选择性的V1神经元的...
国家公园科学决策与咨询机制建设的问题与路径
调研分两步进行:就国家公园治理的决策事务类型对专家进行访谈,通过总结归纳,并结合前期研究成果,提出了从法律法规制定等顶层设计到规划、保护、发展等具体工作环节的8个业务范围和34项具体决策内容(表1);围绕34项决策内容的潜在生态环境影响、潜在社会影响、决策实施的现实约束3个方面咨询受访专家的意见。发出的问卷共...
吴敬琏:研究中国的真问题
在我看来,供给侧结构性改革是两个部分:一个是供给侧,从供给侧找问题、求对策,二是最终解决问题要靠结构性改革。为什么会提出要供给侧去找问题呢?根本原因是因为我们很长一段时间都是从需求侧找问题。三驾马车力气不够,怎么办?增加需求。有很多经济学家发表意见,说不对,研究长期增长不能从需求方面去研究,要从供...
用50多年时间,探索最令人困惑的复杂性理论知识极限
计算问题是指原则上可通过算法解决的问题,而算法则是指精确指定的指令列表。但是,并不是所有算法的用处都一样大,算法之间的差异暗示着不同类的问题之间的根本性差异。复杂性理论研究者面临的挑战是将这些暗示变成有关复杂性类之间的关系的严格定理。这些关系反映了关于计算的永恒不变的真理,其远远超越了任何具体的...
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的进步体现了长期以来人工智能研究任务的实质,即赋予AI系统(或AI代理)理解和与运动中的物理世界互动的能力。这涉及到开发不仅能解释复杂用户指令,而且能将这种理解应用于通过动态和富有上下文的模拟解决现实世界问题的AI模型。图2:Sora在文本到视频生成中的示例。文本指令被给予OpenAISora模型,它...