AI for Science:站在科研范式的转折点上

Transformer:Transformer是一种广泛应用于自然语言处理中的特征提取器,通过引入注意力机制,能够并行地处理序列数据。作为性能最佳的特征提取器,Transformer已经成为深度学习模型的首选架构。大模型/预训练:利用大量未标注数据进行预训练,然后根据不同的任务和场景,在有标注的数据上进行有监督的学习,根据特定任务和场景调整和...

AI for Science:站在科研范式的转折点上 | 峰瑞报告

Transformer:Transformer是一种广泛应用于自然语言处理中的特征提取器,通过引入注意力机制,能够并行地处理序列数据。作为性能最佳的特征提取器,Transformer已经成为深度学习模型的首选架构。大模型/预训练:利用大量未标注数据进行预训练,然后根据不同的任务和场景,在有标注的数据上进行有监督的学习,根据特定任务和场景调整...

国内科研人员必备文献检索工具!中英对照、文献下载求助应有尽有

文献分类就包括有论著,综述,临床试验,meta分析,随机对照研究,预印本,病例报告、经典文章等。比如想知道哪些期刊经常发表与“心律失常”相关的综述?Medreading可以轻松帮您分析。也可以根据期刊进行排序,默认是期刊接受量,也可以选择影响因子排序。AI文献机器人对于全文获取,Medreading提供了三级全文下载查找规则。如果常...

国金证券:证券行业大语言模型优化方法与应用示范

大型语言模型的应用可能涉及将数据传输至外部服务器进行处理,这增加了数据泄露或被恶意利用的风险。技术集成和兼容性问题:将语言模型集成到证券公司现有的IT架构和工作流程中可能遇到技术挑战。这些挑战包括系统兼容性问题、需要升级或更换现有系统的成本和复杂性,以及确保新技术不会干扰现有工作流程的稳定性和效率。针对...

评估长上下文大型语言模型

多语言性能：大多数基准测试都侧重于英语（CLongEval等基准测试除外，它还包括对中文的评估）。与英语相比，其他语言的性能如何随着较长的上下文而变化？潜在的退化：随着模型处理更多的上下文，某些能力（如编码技能或创造力）是否会受到影响？现实世界的影响：由于模型可以处理整本书籍、个人历史或低资源语言的综合数据...

大语言模型自进化技术综述:概念框架,进化方向,经验获取,经验更新...

进化方向的例子包括但不限于:提高性能:目标是不断提高模型在各种语言和能力上的理解和生成能力(www.e993.com)2024年11月19日。例如,最初训练用于问答和闲聊的模型可以自主扩展其熟练程度,并发展出如诊断对话(Tu等人,2024)、社交技能(Wang等人,2024e)和角色扮演(Lu等人,2024a)等能力。适应反馈:这涉及根据反馈改进模型响应,以更好地符合偏好或适应...

...算法|机器人|鲁棒性|离散化|神经网络|大语言模型_网易订阅

Saycan[36],如图14所示,接受视觉图像信息和自然语言指令,让大模型自主评估生成子任务的有用性(是否对整个高级任务的完成有帮助)并计算每个动作的可执行性(从当前状态执行任务的成功率),根据两者概率值乘积重排序可能的子任务。图14小模型提供可行性参考的大模型任务规划...

罗昕等:演进中的数字身份:交往特征与风险治理

个人信息包括出生日期、籍贯、国籍和各项生物特征例如指纹和虹膜,都是较为常见的数字身份。智能手机、智能电器等成为个人信息收集和应用的重要工具,并实现信息流的同步及共享。因此,数字自我的生产、识别与流通不断实现全时空、全场景的覆盖,个体的身份信息被整合到数字系统中,再由政府或被授权的相关机构以程序方式执行...

OpenAI 翁荔提出大模型「外在幻觉」:万字 blog 详解抵抗办法、产...

另外,Chern等人2023年提出了遵循标准的事实核查工作流程FacTool。它旨在检测包括基于知识的问答、代码生成、解决数学问题以及科学文献审查等多种任务中的事实错误。步骤包括:声明提取:通过提示LLM提取所有可验证的声明。查询生成:将每个声明转换为适合外部工具的一系列查询,例如搜索引擎查询、单元测试用例、代码片...

“国潮”概念史:走向文化繁荣的历史演进

本文将首先基于“国潮”的主流概念及其使用情况,辅之以知识元检索、引文检索,逆向推究“国潮”的相关概念,形成概念群,经历时性梳理呈现概念体系;其次,在具体的历史时空中,聚焦各概念的生灭流转、竞争博弈,解读其间的共时性关系,以期透视晚近以来中华文化演进、传播的机理。