张俊林:OpenAI o1原理逆向工程图解
意思是说,纯靠参数内化来提升小模型的逻辑推理能力估计提升幅度有限。但o1mini明显是个小模型,其复杂逻辑推理能力非常强,而且看样子可通过配置来提升或者降低它的逻辑推理能力(所谓inference-timeScalinglaw),如果你了解AlphaGo的运作机制的话,会发现这都是比较典型的搜索树的特点,可以通过控制搜索空间大小来提升模型...
Kimi创始人杨植麟最新分享:关于OpenAI o1新范式的深度思考
最底下的层次是第一性原理,有了第一性原理之后,是0和1的本质区别。第一性原理之上,可能还有很多第二个层次,就是核心技术需要去解决,现在有很多人在解决第二个层面的核心技术,只要把第二个层面做好也能让技术从本来只是可行到变得非常可用,而且是大规模使用。如果看蒸汽机的发展都是一样的一开始发明了定理,发...
8种数值变量的特征工程技术:将数值转化为预测模型的有效特征
每个原始值都被替换为它所属的箱的标签。该算法的工作原理如下:分析连续特征的分布基于这个分布创建预定义数量的箱将每个原始值分配到适当的箱中用箱标签或箱的独热编码替换原始值关键参数:n_bins:要创建的箱数。可以是整数或整数数组,用于每个特征的不同箱数。encode:编码箱的方法(onehot、ordinal或o...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
设计优化:使用深度学习模型优化材料的几何结构和参数,以实现特定的功能,如提高光学、声学或电磁性能。例如,生成对抗网络(GANs)和优化算法可以用来生成和改进材料设计。性能预测:通过深度学习模型预测材料在不同频率、波长和环境条件下的响应,帮助设计者评估其性能并进行调整。逆设计问题:在材料设计中,逆问题通常涉及根...
三人谈|端到端:唯一路线?终局?
1)用户体验:基于算法原理上的突破,能够提升用户体验的上限。2)提升开发效率:简化了系统架构,减少了模块间接口的复杂性,降低了算法开发的复杂性,不需要人工设计各种规则。3)无损信息传递:不依赖于工程师定义的模块接口,减少了传统模块间的数据转换和信息损失。
Anil Seth:机器的思考是否触及灵魂?
英国神经科学家KarlFriston的自由能原理,提供了一个独特的视角来解释意识的生物学基础(www.e993.com)2024年9月30日。该原理表明:如果一个系统可以与其外部环境区分开,那么它的内部和外部状态必须是条件独立的。在这种视角下,生物体的存在可以被描述为一种复杂的信息处理过程,目的是最小化外界对其预期的意外影响,即“自由能”。
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论
这实际上是将细胞集群理论重新表述为自由能原理的一个特定实现(预测编码)。需要认识到,预测编码中的学习规则实际上是一种增量规则(deltarule),它依赖于赫布式机制;然而,赫布关于细胞集群的更广泛概念是从非统计角度提出的。现代的重新阐述表明,对状态的推断(即感知)和对参数的推断(即学习)都是为了最...
核磁共振居然没有“辐射”?那有“辐射”的影像检查是什么?
其中,以电磁波形式传播能量的方式称为电离辐射,例如我们常见的X射线,其主要原理就是电子从外界获得足够大的能量,挣脱原子核引力束缚离开原子,形成电离现象[1]。电离辐射照射人体后会产生各种生物效应,包括皮肤损伤、眼球晶体白内障、生殖腺损伤引起生殖能力下降、骨髓造血功能障碍等损害。
端到端:唯一路线?终局?
1)用户体验:基于算法原理上的突破,能够提升用户体验的上限。2)提升开发效率:简化了系统架构,减少了模块间接口的复杂性,降低了算法开发的复杂性,不需要人工设计各种规则。3)无损信息传递:不依赖于工程师定义的模块接口,减少了传统模块间的数据转换和信息损失。
5万字厘清什么是“车规级”
那么这样能有多快呢?这就取决于芯片供应商和项目本身了,顺利的话,说不定1年就SOP了,但还真没怎么见过这么玩的,尤其是涉及到安全功能的零部件,OEM敢,Tier1估计也不敢,因为出问题是要负责的。1.3AEC-Q强制性标准码?理论上,AEC-Q只是一个汽车行业标准,并不是法律,也没有强制性的认证制度,做与不做,“...