自动化、可复现,基于大语言模型群体智能的多维评估基准

最简单的方法是从初始问题集中随机抽取问题,其抽取的问题越多,最终排名就越稳定。为了在较少的问题集下获得稳定的排名(从而提高排名效率),该研究还设计了一种新的自动问题集选择的方法,如图6所示。其核心思路是利用LLM的群体智能选择出能够在一小组LLM上产生一致排名的问题集,研究团队将在即将发布的技术报...

AI训AI惨遭投毒9次大崩溃,牛津剑桥等惊天发现登Nature封面!

在这种情况下,每一代的数据都是通过上一代的均值和方差的无偏估计来近似的。高斯模型崩溃假设原始数据是从分布D_0(不一定是高斯分布)中采样的,且样本方差不为零。假设X^n是递归地使用上一代的无偏样本均值和方差估计来拟合的,其中且样本量是固定的。此时就可以得到。其中,W_2表示第n代的真实分布和其近...

疾病风险动态预测模型方法前沿进展与精准预防 | 科技导报

它允许研究者探索变量随时间的变化如何影响事件的风险,能够正确处理噪声和未能完全观察到的时依性协变量信息,从而无偏估计纵向过程和生存过程之间的关系。然而实际情况下的假设和参数估计可能更加复杂,尤其是在分析大型数据集时,可能需要除MCMC和极大似然法以外的更高效的参数估计方法,这增加了对模型的计算...

数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用

3、最小化估计误差正态分布假设支持最小二乘法(OLS)估计的有效性。当残差正态分布时,OLS估计器是“最佳”的线性无偏估计器(BLUE),这意味着在所有线性无偏估计中,它具有最小的方差。4、处理异常值正态分布的假设有助于识别异常值。在正态分布的假设下,大多数数据点应聚集在均值周围,只有少数数据点会落在...

长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑

第一个是所谓的“来自约束的自由能”,对应于最大信息原理下最小化的自由能,表示确定性约束和随机作用之间的权衡[7]。我们主要考虑的便是这种类型的自由能及其约束。另一个是变分自由能(variationalfreeenergy)并与贝叶斯大脑假说有关。这种自由能概念源于对贝叶斯规则的重新表述,即表述为寻找最小化相对熵(KL...

CV最新论文|11月20日 arXiv更新论文合集

为了解决这个问题，一种流行的解决方案是DNN剪枝，更常见的是结构化剪枝，其中删除了相干计算块（例如卷积网络的通道）：由于在实践中对修剪子模型的空间进行详尽搜索是棘手的，因此通常根据重要性估计启发式迭代删除通道(www.e993.com)2024年11月12日。最近，有人提出了有前途的延迟感知剪枝方法，其中通道被移除，直到网络达到在特定硬件上预先估计...

Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...

因此,我们可以推断,最小二乘线能够很好地拟合总体回归线,正如样本均值(samplemean)能够无偏估计总体均值(populationmean)一样。讲到这里,就要讲讲什么叫无偏估计(unbiasestimate),什么叫做有偏估计了(biasestimate)?1)无偏估计:估计量的数学期望等于被估计参数的真实值,这意味着在多次重复抽样的情况下,无偏...

参数估计

评价估计量的标准有三个:无偏性;有效性(方差尽可能小);一致性。在对总体均值进行区间估计时,需要考虑总体是否为正态颁、总体方差是否已知、用于估计的样本是大样本(n≥30)还是小样本(n﹤30)等几种情况。大样本的估计:当总体方差已知时,总体均值在1-α置信水平下的置信区间为:...

期权交易的“艺术”:波动率如何预测?

标准方差波动率没有考虑一些具体情况,如股息的支付(或者拆股),仅是历史波动率粗糙的表征,但标准方差波动率是各种调整方法的基础,Parkinson估计量、Garman-Klass估计量和Yang-Zhang估计量等估计方法都是在标准方差波动率基础上进行了一定的改进。Parkinson(1980)估计量采用了交易时段最高价和最低价两个价格数据,利用极...

检测实验室如何作好测量不确定度的评定

在重复性条件或复现性条件下,对一被观测值得出几个观测结果,求出算术平均值,即该观测结果的最佳值:(见附件公式1)每一次独立观测值xij不一定相同,它与xi之差称为残差。观测值的实验方差:(见附件公式2)式中S2(xik)是xik的概率分布的总体方差σ2的无偏估计。