自动贝叶斯的状态、参数、模型优化

这种方法缩短了模型设计周期,并允许直接扩展到分层和时间模型先验,以适应建模复杂的时间变化过程。关键词因子图·消息传递·模型平均·模型组合·模型选择·概率推断·比例因子1引言乔治·博克斯的名言指出:“所有模型都是错误的,但有些是有用的”[1]。统计学家和数据分析师的任务是找到对给...

量子和人工智能时代生命科学的复杂性

在计算域由一组嵌套层次模型组成的生命系统中,45AI方法在每个层次尺度上工作良好,但无法捕捉整体情况。将AI数据驱动方法与量子计算/量子机器学习以及复杂系统物理学方法(如引入序参量)相结合,可能为解决生命科学中的复杂性问题铺平道路。随着最近的技术进步,量子计算不再局限于学术研究,而是为商业机会打开了大门,并提...

Claude三巨头回应一切!Opus3.5仍可能发布,5小时视频10万人围观

偶尔我们会进行AB测试,或者调整系统提示词,这可能会导致短期内用户感受到模型行为的变化,但这通常不会显著影响模型的核心性能。这可能与用户的心理预期有关。新模型发布时,用户通常会觉得它非常强大,但随着时间推移,他们开始注意到模型的局限性。此外,模型对用户输入的细微变化非常敏感,这种敏感性可能导致不同的交...

给小学数学题加句废话,OpenAI o1就翻车了,苹果新论文质疑AI推理

3、作者展示了LLM对表面元素（如专有名词）的变化更具稳健性，但对数值变化非常敏感。他们展示了随着子句数量的增加，模型性能会下降，方差会增加。表明LLM的推理能力在复杂性增加时会遇到困难。4、最后，作者进一步质疑了LLM的推理能力，并引入了GSM-NoOp数据集。通过在问题中添加看似相关但最终无关的信...

理想汽车全新端到端自动驾驶模型,场景描述、分析和分层规划

自主驾驶在城市环境中的主要障碍是理解复杂和长尾场景,比如具有挑战性的道路条件和微妙的人类行为。作者介绍了DriveVLM,一个利用视觉语言模型(VLMs)的自主驾驶系统,以增强场景理解和规划能力。DriveVLM集成了链式思维(CoT)模块的独特组合,用于场景描述、场景分析和分层规划。

一文详谈领域驱动设计实践

复杂度的膨胀然而随着系统逐渐的演进,业务的核心复杂性变高,系统之间的联系逐渐变多,面向过程的这种开发方式就显得捉襟见肘了(www.e993.com)2024年11月18日。不知道大家能否在自己团队中找到这样的代码:上千行的方法上百个属性的类循环依赖的Service无法控制的数据一致性越来越多的分支逻辑...

专访优必选庞建新:在大模型时代推动机器人智能化|GAIR live

01寻找最适合机器人的大模型雷峰网：首先请问庞博，您的团队目前在AI+人形机器人领域有哪些探索，有哪些不错的技术成果可以分享？庞建新：我们确实有一些颇具前瞻性的课题项目，在近期进展不错。众所周知，当前人工智能已经迈入了一个崭新的时代，其中大模型、多模态技术以及具身智能等重要进展，对于机器人领域产生了...

人工智能大模型的数据治理

2.2.1数据的海量规模与复杂性大模型训练往往需要海量数据,数据规模远超传统应用场景,这要求数据治理方案必须具备高效处理大规模数据的能力,包括数据的存储、处理、分析和传输。同时,数据类型和来源的多样性增加了数据治理的复杂度,需要更有效的数据整合与管理策略。

积极稳妥推进金融大模型发展与应用

一方面,金融数据的私密性和多模态特性,限制了共享和构建大规模数据集的能力,增加了模型建立和处理的复杂性,导致大模型在金融垂直领域仍未出现涌现效应;另一方面,数据安全也是发展金融大模型绕不开的重要课题,亟须加快构筑形成组织、管理、技术、运营四位一体的金融数据安全治理体系框架,提升协同共治水平。但无论如何,大...

从六个维度看AI大模型

这一现象的核心原因在于,大模型在一些常用基准测试上的性能已达到饱和,而这些基准测试都是在ChatGPT-4诞生之前提出的。例如,GPT4o发布时使用的MMLU、MATH、DROP等基准测试都是两三年前的标准。尽管这些基准测试提供了一定的参考价值,但它们无法完全反映出实际应用中的复杂性和多样性。因此,大模型在这些测试中的高分...