...公司主要系为面向人工智能产业需求,为客户提供一站式算力解决...
您好,科大讯飞坚持从人工智能真正解决社会刚需的角度出发,在国资委的指导下,赋能央国企企业数智转型、用人工智能为企业降本增效。投资者:刘总你好最近看到华为手机蓄力多年终于扬眉吐气,全国人民都为之欢呼用抢购支持华为。我们在人工智能上什么时候能超越OPENAI,有没换道超越的办法?要在哪里落地人工智能才能让公司为...
大模型到底能有多“大”?
通过元学习,模型可以在少量数据上进行有效学习,大幅减少对海量训练数据的依赖,自适应学习则强调模型根据新的数据或环境变化自我调整。这两种学习方式对于实现人工通用智能具有重要意义,因为它们使得模型能够在不断变化的环境中持续进步,而不是仅仅在特定任务上表现出色。数据限制的解决策略面对训练大型模型所需的大量数...
OpenAI遭遇研发谜团:有时大模型很难学会某一技能,过后又能突然学会
当这种情况发生时,该模型就出现了数据过拟合。根据经典统计学理论,模型越大、就越容易出现过拟合。这是因为有了更多的参数,模型更容易找到能连接每个点的线。这意味着,如果要追求泛化,模型必须在欠拟合和过拟合之间找到一个最佳平衡点。然而,这并不是我们在大模型中看到的。这方面最著名的例子是一种被称为“...
2023:当我们都活成了“大模型”|大模型|宇宙|拟合|机器人|神经...
3)面对同一个问题,A、B两个大模型给出了不同的答案,但是从逻辑上,A和B都无法严格证明自己的答案比对方更正确。??以上,就是面对一个问题可以有无数“正确答案”的根本原因。(也是人类几千年来无休止争吵,却始终无法达成一致的根本原因。)说到这,我们已经解决了一些基础的技术问题。现在我们终于可以回...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
需要设置学习率为一个非常小的正数的原因是要保证迭代之后的xk+1位于迭代之前的值xk的邻域内,从而可以忽略泰勒展开中的高次项,保证迭代时函数值下降。梯度下降法只能保证找到梯度为0的点,不能保证找到极小值点。迭代终止的判定依据是梯度值充分接近于0,或者达到最大指定迭代次数。梯度下降法在机器学习中应用广泛...
详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅
过拟合和修剪决策树也会过度拟合,尤其是当它们很深的时候,会捕获数据中的噪声(www.e993.com)2024年7月12日。有两个主要策略可以解决这个问题:分割:随着树的增长,持续监控它在验证数据集上的性能。如果性能开始下降,这是停止生长树的信号。后修剪:在树完全生长后,修剪不能提供太多预测能力的节点。这通常是通过删除节点并检查它是否会降低验证...
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
理论上,可以假设计算资源、网络带宽等都不受限制,但在实际落地过程中,如何保证采集数据不影响量产车上自动驾驶系统的正常运行,例如,如何不影响自动驾驶系统的延迟等,这是一个需要解决的问题。因此,在设计的时候,就需要考虑到采集数据等对自动驾驶系统运行的影响。
奥卡姆剃刀的“谎言”
解读:实际上,奥卡姆剃刀原则在某种程度上可以应用于生活决策,但它并不直接涉及到如何简化生活方式。生活有时候应该断舍离,做减法。尤其是去除那些错误的假设–只要拥有了某某东西我就能够过得更好,但事实上并非如此。????????????????????????????????????...
托特——追求纯alpha 北大系深度学习科班团队玩转量化(风控篇)
通过合理设计的多模态模型,不仅可以挖掘出各类数据本身直接能够预测收益的信息,更能够挖掘到不同数据间相互作用产生的模式或是股票间或期货合约间深层的相关关系,从而获得更加丰富的收益来源。在这一方面托特仍将继续着力研发,不断充实策略。模型过拟合问题如何解决?
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-特征工程是选择、修改和创建从原始数据中提取的特征的过程,以改善模型的性能。32.过拟合Overfitting-过拟合发生在模型在训练数据上学得太好,以至于失去了泛化到未见数据的能力。33.欠拟合Underfitting-欠拟合发生在模型在训练数据上的性能不佳,也不能泛化到新数据上。