捕鲸时代的结束,与一个新时代的开始
但另一方面,这些成功的投资者和基金在一定程度上也可能是幸存者偏差(survivalbiase)的结果,也即是概率统计筛选出的幸存者。这些顶尖的“幸存者”,即上个捕鲸时代的顶级成功者,自身无疑是成功的,且他们的投资结果对我们今日所生活的世界产生了巨大的积极影响,但从基金投资、资本配置者的视角来看,这些头部案例对VC...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
研究者采用表征相似性分析结合功能性磁共振成像(fMRI)和脑磁图源估计,观察大脑在何时何地对图像记忆度的差异敏感。结果显示,在看到图像大约300毫秒后,高记忆度图像相比低记忆度图像,在早期视觉皮层、颞下皮层、颞侧皮层、颞叶皮层和颞上沟等区域,激活了一系列感兴趣区域。这些区域的激活表明,高记忆度图像在大脑的高...
是什么让他成为现代计算机之父?丨纪念冯·诺伊曼诞辰120周年(下)
为了提高这种通过直觉而获得的估计的置信度,人们必须进行大量的计算工作。而这种情况在解决数学物理和现代技术的某些新问题中,似乎相当普遍。描述这些现象时,我们不需要天文精度;而在某些情况下,如果对行为的预测精度“高达10%”,人们就会非常满意。但在计算过程中,各个步骤必须尽可能准确。数量巨大的基本步骤带来了估计...
OpenAI Lilian Weng万字长文解读LLM幻觉:从理解到克服
举个例子:「置信度:60%/中等」。答案token的归一化对数概率;请注意:微调实验中并没有使用这个概率。在原始回答之后的一个间接「True/False」token的对数概率。他们的实验关注的重点是:在任务难度或内容的分布变化时,校准的泛化能力如何?每个微调数据点都是一个问题、该模型的答案(可能不正确)和一个已校...
OpenAI华人女科学家万字详解大模型「外在幻觉」
事实性的:通过精确度衡量,即整个响应中被支持的事实占所有事实的百分比。长篇的:通过召回率衡量,即提供的事实占应出现在响应中的所有相关事实的百分比。因此,要考虑最多支持的事实数量??。给定模型响应??,指标F1@K定义为: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...
OpenAI翁荔提出大模型「外在幻觉」:万字详解抵抗办法产幻原因…|...
非参数概率(NP):通过掩码LM计算原子事实中标记的平均似然度,并用其进行预测检索→LLM+NP:两种方法的集成关于模型幻觉行为的一些有趣的观察:在传记生成任务中,越稀有的实体的错误率越高在生成内容中较晚提及的事实的错误率也较高使用检索来为模型生成提供基础可以显著帮助减少幻觉现象...
GPT-4终结人工标注!AI标注比人类标注效率高100倍,成本仅1/7
标签质量衡量的是生成的标签(由人类或LLM标注者生成)与数据集中提供的基准真相的吻合程度。对于SQuAD数据集,研究人员用生成标签与基准真相之间的F1分数来衡量一致性,F1是问题解答的常用指标。对于SQuAD以外的数据集,研究人员用生成标签与基准真相之间的精确匹配来衡量一致性。
奥卡姆剃刀与贝叶斯范式|定理|算法|正则化_网易订阅
所以,我们可以预计宇宙中的大部分智慧生命生活在类似“母体”的结构中。但这样的话,如果我们随机选取宇宙中的一个智慧生命个体,比如说我们自己,那么这个个体的确处于“母体”之中的概率非常接近1。因此,有关“母体”的假设不仅值得考虑,甚至非常可能是正确的。因此,向其赋予一个难以忽略的置信度也并非毫无合理之处!
纯干货:Box Size置信度偏差会损害目标检测器
检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存在偏差,但目前尚不清楚这种偏差与受影响的目标检测器的性能有何关系。一、前言无数应用依赖于目标检测器的可靠置信度估计的准确预测。然而,众所周知,包括目标检测器在内的神经网络会产生错误校准的置信估计。最近的工作甚至表明,检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存在...
中泰资管姜诚:目前市场整体水温就在10度 如果不是搏反弹现在是好...
如果说沸腾的最高温是100度,现在整体的水温就在10度,这其实是一个很冰冷的状态。我们大概率可以做一些比较高置信度的长期判断,很难做高置信度的短期判断。今年并不是一个系统性的熊市,可以看得长一点对于当下的投资决策有什么建议。我认为,第一,可以看得长一点。