中国大模型发展指数(第1期)
作为新质生产力的重要组成部分,大模型有望揭示重大科学规律、催生重要科技成果,激发新一轮的技术和产业变革,赋能千行百业,推动经济和社会跨越式发展。当前,全球主要国家已经着手制定大模型相关的发展战略和政策文件。1.美、欧等人工智能战略动向2021年,白宫科学技术政策办公室(OSTP)宣布启动国家人工智能倡议办公室,负...
债市供需 | 机构行为视角下的债券交易领先因子探寻与神经网络收益...
神经网络模型(见图8)通常可以分为输入层、隐藏层和输出层,其中隐藏层和每个隐藏层中的神经元数目均可以有多个。为了寻找输入数据X和真实数据Y之间的关系,需要初始化输入层到隐藏层神经元的权重和偏置,再经过非线性函数激活、加权求和,最终到达输出层。由于激活函数是非线性,使得模型可以描述X和Y之间更复杂的关系。此...
100 个网络基础知识
有7个OSI层:物理层,数据链路层,网络层,传输层,会话层,表示层和应用层。3)什么是骨干网?骨干网络是集中的基础设施,旨在将不同的路由和数据分发到各种网络。它还处理带宽管理和各种通道。4)什么是LAN?LAN是局域网的缩写。它是指计算机与位于小物理位置的其他网络设备之间的连接。5)什么是节点?节...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
通过进一步的数学模型分析,研究人员证明了只要神经元之间的连接精确调整,小型网络(例如仅由四个神经元组成的网络)也可以生成环形吸引子(ringattractor),从而维持连续的内部表示。尽管小型网络对噪声和连接变化更加敏感,但其计算能力却远超科学家的预期。这项研究拓展了小型神经网络的应用范围,并提示大型网络或许能够处理...
网络隐蔽通道构建关键技术研究综述
区块链网络具有参与者匿名、泛洪传播和防篡改等特性,基于区块链网络的隐蔽通道可以利用参与者匿名和泛洪传播等方式提升通信双方的隐蔽性,并利用防篡改提升隐蔽通道的鲁棒性。在上述背景下,文献[16]提出了基于区块链网络的隐蔽通道模型,并在实际的区块链网络中部署了Zombiecoin、Botchain和Chainchannels这3种隐蔽通道。
谷歌揭秘大模型不会数r原因:嵌入维度是关键,不止分词器问题
第一个实验,是在一个从头开始训练的Transformer模型上进行的,具体有关参数如下:使用一个由两个Transformer层、四个注意力头组成的标准模型;嵌入维度d的取值范围为8到128;对每个固定的d,词汇量m从5到150变化,分别测试20个不同的值;模型使用Adam优化器从零开始训练,批量大小为16,学习率为10^-4,训练10万步...
四大主流比特币扩展方案对比:谁将真正释放BTCFi万亿市场潜能?
BitVMBridge采用了一种全新的1-of-n安全模型,在该模型设计中,只要有一个诚实的参与者,就能阻止盗窃。被视为大幅提升比特币跨链安全性及去中心化程度、推动BTCFi发展的催化剂。值得注意的是,虽然BitVM2大大简化了验证过程,但链上验证的Gas成本仍然不低,另外BitVM本质上是一个未落地的虚拟计算...
万物岛:一文梳理比特币二层网络的基础知识体系
(1)一种是基于链的扩展路线,和EVM的二层很类似,是区块链结构。(2)一种是基于分布式的路线,以闪电网络为代表,是分布式结构。(3)还有一种是基于中心化系统的路线,以中心化索引为代表,是中心化的结构。前两种方式都很有特点,已经有一些在使用的产品和探索中的产品。对于第一种方式,因为有了以太坊的蓬勃发...
如何定量分析 Llama 3,大模型系统工程师视角的 Transformer 架构
第一种是Encoder-Decoder类型。该类型完整遵循了原始Transformer结构,通常会用于翻译任务或者多模态的任务中。传闻Google的Gemini模型就采用了该架构。第二种是Encoder-Only类型。只包括左边的Encoder部分。这也意味着无论输入什么信息,最终都会转化为隐空间的信息。该类型通常适用于分类、语音分析或者信...
智能时代的深度学习:基础、算法与应用前景
深度学习的核心在于神经元的激活函数、损失函数以及优化算法。激活函数用于引入非线性,损失函数用于衡量模型的预测与真实值之间的差距,而优化算法则用于更新模型参数,以最小化损失函数。神经网络的结构(StructureofNeuralNetworks)神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成,martifruit,。输入层接收数据,隐藏层...