RSS 2024满分论文分享 详细解读清华大学高阳研究组ATM框架
此外,ATM框架展现出良好的泛化能力与可迁移学习能力,这一点体现在无论是处理不同的操作任务还是适应不同形态的机器人上面。高阳团队提出的ATM框架,作为一种创新的策略学习方法,不仅克服了传统策略学习方法对数据量的高度依赖,还通过其独特的点轨迹建模方式有效提升了模型的泛化能力。该框架不仅能够从机器人视频中学习...
LLM推理能力盲区:从《爱丽丝梦游仙境》测试看AI的局限与未来方向
ICLR2024的一篇论文进一步证实了AI在推理能力方面的局限性,发现大型语言模型在学习完“A是B”后,常常无法泛化到“B是A”,这种缺陷被称为“逆转诅咒”,凸显了AI在逻辑推理上的不足。为了更好地评估LLM在无需复杂知识但需要逻辑思维和基本推理的情境下的表现,研究团队选择了为7-10岁低年级学生设计的奥数题目作为...
...未来趋势:强化学习在混合动力能量管理中的应用与展望|CJME论文...
作为三个主要类别,基于规则的能量管理策略利用专家经验严格制定一套合理的功率流分配规则,基于优化的能量管理策略则采用各种优化算法将功率流分配转化为全局或瞬时优化问题,例如动态规划、庞特里亚金最小值原理、等效燃油消耗最小策略及模型预测控制等。然而,对于以上两类策略在适应性、计算效率和优化方面始终存在着某些固有...
建议收藏,100篇必读论文|大模型月报(2024.03)
在这一框架内,研究团队证明了加入高级模块(如更先进的语言模型或生成式视觉模型)可显著提高文本对齐或图像质量等能力。为了验证LaVi-Bridge的有效性,研究团队进行了广泛的评估。论文链接:httpsarxiv/abs/2403.07860项目地址:httpsshihaozhaozsh.github.io/LaVi-Bridge/华为新研究:“文生图”的有...
性能提升、成本降低,这是分布式强化学习算法最新研究进展
通过multi-GPU训练设计,每个Trainerworkers都被精确分配到一个GPU设备上,这意味着一个Trainerworkers是训练计算的最小单位。需要注意的是,RL中的策略模型通常很小(见表2),因此在大多数应用中不需要模型并行化。因此,作者在multi-trainer设计中采用了单程序多数据(single-programmulti-data,SPMD...
「学术|动态」2023年5~8月法学核心论文概览·数据法领域
计算法学研究范式基本课题的构建,既是对人工智能法学、数据法学到数字法学的理论概括,也是对法律与科技在法学方法论、法律规制论、法律数字化层面的转型升级,还是回应数字信息文明中数字正义、数据包容、协同共治的数字法治范式的展示,合力于数字法治建设以及全面提升作为新法科之计算法学研究的说服力和影响力(www.e993.com)2024年9月23日。
产教融合背景下卓越工程师培养面临的问题及对策
政府应推动高校、企业协同育人,集聚社会多元主体的优势资源,构建以高校为主导的高校—政府—行业-企业协调育人联合体,实现科学研究、学科教学、应用转化和工程人才培养共赢。校内鼓励不同学科之间的交流,让不同学院都参与到学生计算能力的培养,从而为人工智能时代的工程人才培养做好准备;校外可以学习MIT的短期项目导向,即...
OpenAI Q* 疯狂谣言背后:究竟是怎样的项目让人们心生恐惧?
TheInformation指出,今年早些时候,OpenAI开发出“能够解决基本数学问题的系统,攻克了这一对现有AI模型来说颇为艰巨的任务。”路透社则表示Q*“具备小学生水平的数学计算能力。”为了避免妄下结论,我们又花了几天时间搜集相关内容。OpenAI确实没有公布Q*项目的详细信息,但发表了两篇关于其解决小学数学问题...
OpenAI风波背后,神秘项目“Q*”浮出水面,谁打开了大模型的潘多拉...
目前在知识密集型任务上,随着模型规模增长而带来的效果提升,还没有看到尽头,这也意味着只要我们不断扩大,AI处理这类任务的能力还会提升。另外,OpenAI也在研究中得出了类似的结论。在论文ScalingLawsforNeuralLanguageModels中,OpenAI提出了大语言模型遵循“伸缩法则”(scalinglaw)。如下图所示,OpenAI通过研究证...
AI大佬齐聚国际顶会KDD 2024,中国队刷脸!大模型教育应用分析论文...
而下一步,就将是AI、个性化学习与智适应、多模态、大模型能力的结合。基于AI的「智适应教育」,不仅可以让学生获得更高的分数,还可以让学生在相同的教学时间里培养更多能力。想象一下,在同样空间中,不同年龄的学生们围坐一周,而桌子中心没有老师。