AI 与大模型如何助力金融研发效能最大化?
余伟:金融行业在提升研发效能方面哪些因素最为关键,以及如何平衡这些因素?岑润哲:在金融机构的项目研发过程中,我认为有三个关键因素对提升研发效率有着显著影响。首先,也是最重要的,是人才素质。一个团队如果拥有既懂金融知识又精通技术和产品的复合型人才,那么无论是项目推广还是产品研发都将更加迅速和敏捷。这样的...
要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
2)假如你毕业以后做大学教授,那么恭喜你,你成功地在计算机行业里选到了那个最不挣钱的职业。3)假如你毕业以后去创业,你能不能干成和有没有博士学位没关系,我反而觉得有行业经验更重要。好了,现在你还觉得有多大可能能把亏的钱赚回来?所以,读博不是为了挣钱或者是未来挣大钱。读博更多的是一种精神追求。如...
...的数量感知时间;神经网络可以创建自己的地图;MEMO优化大模型...
他们提出了一种新型的决策树方法,用于指导重症监护病房(ICU)医生使用这些功能性神经影像技术进行临床决策。研究表明,利用正确的技术在正确的时间进行评估,可以准确预测严重脑损伤患者的恢复情况。这一突破不仅对临床护理、诊断、预后、伦理和医学法律决策有重大影响,还为基础科学中关于意识测量和思维意图的神经表征提供了新...
“模型-行业理解-场景应用”决定大模型成败
让大模型变得更可靠,生成式AI和决策式AI的有机融合发展或许将是一个有效路径。比如针对生成式AI在权衡一些对冲性的信息时,不能做出正确取舍的弊端,可以在模型建设中加入决策式AI的决策树等算法,通过引入显性的逻辑规则来判断相互矛盾的信息,进而给出最优解。在产业应用方面,很多产业机构还是将大模型当作“玩具”...
这些大模型工业应用场景,企业都探过路了
为了破解AI在工业制造行业的应用难题。6月20日,虎嗅智库邀请中国信通院、TCL中环、国轩高科、美的集团、隆基绿能、施耐德、百度智能云等多个工业领域头部企业AI决策者,依次为我们深度剖析了AI在智能制造业的应用趋势,在质检、能源管理、员工标准作业改善等具体场景下的AI应用落地及大模型在工业领域落地的案例以及企业如...
百丽季燕利:数智化在零售企业的应用探索|数字思考者50人
智能化:在数字化的基础上,将各个业务运营节点进行规范的、标准化的自动连接及回路反馈,形成模块化的决策体系(www.e993.com)2024年9月15日。数字化的发展有个隐藏的现象在背后:在过去好几年里,大数据技术、数据治理、数据平台、数据应用的发展和孕育,有了很大的进展和普适,但没能重新去定义一个时代。然而大模型技术问世才刚刚过去不长时间,新...
爱分析:飞算科技“数据+大模型”四大创新实践 重塑精准营销与管理
首先,我们利用知识库来提供行业背景和专业知识。然后,通过微调技术,我们使模型能够适应地产行业数据和需求。此外,决策树和提示工程等方法也被用来进一步优化模型,使其能够更好地理解和处理地产行业特有的场景和问题。通过将这些技术结合起来,我们能够在模型中嵌入丰富的行业知识和场景化的训练数据,从而实现对地产行业场景...
AI时代组织如何进化?如何加速AI转型?
行业案例:某国内领先大模型团队的关键人才储备某国内领先大模型研发团队,自主开发底层大模型,并侧重B端行业应用。我们可从组织架构中窥见其人才储备的策略。首先是业界大牛作为AI领航者,该团队的AI首席科学家有着极高的技术权威性和行业影响力,曾为海外知名AI教授、IEEEFellow;负责大模型顶层设计、技术路线研判,是该...
了解大脑底层规律,提升决策力,这个很重要,请拿笔记下来
提升个人决策能力的决策理论和模型有多种,以下是一些最适合的方法:理性决策模型起源于传统经济学理论,以“经济人”的假设为前提,通过舍弃次要变量来简化问题分析,形成有效的分析框架。这种模型强调在完全信息和明确目标的情况下做出最优决策。贝叶斯决策理论是一种经典的决策模型,它通过使用概率论来处理不确定性,帮助...
科学家探究可解释AI中基于梯度的解释方法,提出用于解决AI可信问题...
目前,学术界和业界专家普遍认同,可解释是AI发展中不可缺少的一环。可解释AI主要分为事前解释和事后解释。前者旨在设计自解释模型,帮助用户直接理解模型的预测逻辑。其中,常见的自解释模型包括线性模型、决策树和决策规则。后者针对黑盒模型,从全局或局部角度说明它如何运作或输出特定预测结果。全局解释倾向于...