考研肖八的大题需要背吗

要想在数学分析上取得好成绩,首先要掌握基本的计算方法和定理,并能够熟练运用。其次,要刷题量要大,多做一些典型的例题和习题,通过反复练习来提高解题能力。最后,要注重思维方式的培养,学会灵活运用不同的解题方法。三、英语写作英语写作是考研肖八大题中需要发挥自己语言表达能力的一项。要想在英语写作上取得好成绩...

车东西对话芮勇:联想为什么要做车计算?

诸位在开车的时候一定是两个眼睛去接收外界的视觉信息,进来了之后你在大脑里面就是一个神经网络的计算,计算完了之后就是几个输出,要么就是往左拐,要么就是往右拐,要么就是踩刹车,要么就是踩油门,人就是这么做的。它是一个端到端的,视觉信息输出的是我的动作。今天的端到端FSD非常像人的这个做法,所以它对不同...

深度访谈|AI 如何改变预测科学?看看统计学家怎么说

因此,你要对参数进行微调,对很多东西进行微调,直到有什么东西“咔嚓”一声,这并没有什么不妥。但我认为,作为一名统计学家,我们需要做的是——我们有很多人都在研究这样的问题——如何才能在选择模型、参数的自由度上建立保障,从而在一天结束的时候,你所声称的发现有机会被独立的实验所重现?统计界正在开发很多方...

考研数学大题一般考些什么

1.大题分类在考研数学中,大题通常包括概率论与数理统计、线性代数、高等数学等内容。针对不同的大题类型,我们可以采取不同的复习策略。比如,在概率论与数理统计中,重点掌握概率分布、随机变量、参数估计等知识点;在线性代数中,要熟练掌握矩阵、向量空间、特征值等内容。2.大题解题技巧在解答考研数学大题时,...

【中国青年报】零距离 跨越千年的科研“接力” 1秒摸清地震“脾气...

时针飞速拨转,近年来,人工智能、大数据、云计算等技术的广泛应用,为地震科学带来新的曙光和可能。采用人工智能方法,可在1秒内算出震源机制参数,摸清地震“脾气”,有效提升地震监测和风险防范能力。这是中国科学技术大学地球和空间科学学院张捷教授课题组最新的研究成果。论文日前发表于《自然-通讯》杂志。

新手必知:如何进行样本量计算?

考虑到问卷应答率,初步估计增加10%的调查对象,计算出所需要的样本量为281例(www.e993.com)2024年11月18日。2.解法二:运用PASS软件,计算更加简单:※在选择界面的导航窗口中,依次单击「Means→OneMean→ConfidenceInterval」,在显示窗口中单击「ConfidenceIntervalsforOneMean」,打开操作界面。

我的AI产品经理转型之路

模型剪枝:模型剪枝表示去除大模型不需要的参数,把整体的参数规模降低下来,从而降低模型的计算量和成本消耗;AI应用相关术语智能体Agent:Agent简单理解就是具备某一项能力的AI应用,如果互联网时代的应用叫APP,AI时代的应用叫Agent;Chatbot:Chatbot表示AI聊天机器人,表示一类以聊天的方式为应用交互的AI应用,包括像ChatGP...

NeurIPS 2024 | 大模型的词表大小,同样适用于Scaling Law

研究大型语言模型(LLMs)的扩展法则(scalinglaws)时,以前的工作主要关注模型参数和训练数据的大小,而忽略了词表大小的作用。本研究通过训练包含不同词表配置的模型(参数范围从33M到3B,字符数最多500B),提出了三种方法来预测计算最优的词表大小:基于FLOPs的、基于导数的和基于损失函数参数拟合的估计方法。

Llama 3.1模型有4050亿参数量,还是保守了?

01Llama3.1旗舰模型拥有4050亿参数,成为新的模型规模顶峰。02该模型的训练成本较高,需要优化工作以降低推理成本。03为此,Llama3.1团队通过蒸馏小模型来观测大模型的性能。04同时,他们利用小模型训练多套尺寸值,以增加对客观规律的理解。05然而,由于GPU计算资源有限,此次实验仅能进行有限次数的训练。

只激活3.8B参数,性能比肩同款7B模型!训练微调都能用,来自微软

在反向传播过程中,Q-Sparse使用了直通估计器(Straight-ThroughEstimator,STE)来计算Top-K函数的梯度。传统的训练方式中,通常需要计算损失函数对网络参数的梯度,并使用梯度下降法更新参数以最小化损失。但当网络中存在量化、Top-K等一些不可微的操作时,梯度的计算就会遇到问题,因为这些操作的输出对输入的梯度在大多...