AI 科普丨调研180多篇论文,这篇综述终于把大模型做算法设计理清了

LLM4AD论文按照大模型的结合方法可以分为四个范式:1)大模型作为优化算子(LLMaO)、2)大模型用于结果预测(LLMaP)、3)大模型用以特征提取(LLMaE)、4)大模型用来算法设计(LLMaD)。LLMaO把LLMs用作算法框架内的黑盒优化器。将LLMs整合到优化任务中,充分利用它们理解和生成复杂模式和解决方案的能力,以及...

调研180多篇论文,这篇综述终于把大模型做算法设计理清了

LLM4AD论文按照大模型的结合方法可以分为四个范式:1)大模型作为优化算子(LLMaO)、2)大模型用于结果预测(LLMaP)、3)大模型用以特征提取(LLMaE)、4)大模型用来算法设计(LLMaD)。LLMaO把LLMs用作算法框架内的黑盒优化器。将LLMs整合到优化任务中,充分利用它们理解和生成复杂模式和解决方案的能力,以及...

从大脑到算法,详解2024诺贝尔物理学奖 | 追问观察

玻尔兹曼机由两种类型的节点组成:可见节点和隐藏节点。信息输入到可见节点,隐藏节点则形成隐藏层。隐藏节点的值和连接也会对整个网络的能量产生影响。玻尔兹曼机通过逐一更新节点值来运行,最终进入一种稳定状态。在这种状态下,节点的模式可能改变,但网络的整体性质保持不变。每个可能的模式都有一个由网络能量根据玻尔兹曼...

游戏作为媒介的全新升级:AIGC赋能下的场景嵌入与游戏社交

即不同的NPC需要不同的外貌、声音、性格特征。传统方法生成的NPC往往需要逐个进行原型设计、多次建模和渲染等,生产成本高;借助AIGC有望实现低成本的千人千面的NPC生产,增强人物的表现力和个性化特征,提高玩家在游戏中的自由度和沉浸感。二是人物动画生成。基于AI技术可以高效实现人物语音、表情动画的高度自然仿真,增强用...

江小涓最新文章:数据、数据关系与数字时代的创新范式(1.7万字)

同时,数据具有可以无限次复用和融合的性质,数据之间产生交互、融合和分享的过程,就是数据关系的形成过程。同一组数据,分享愈多、交互和融合愈多,就会产生叠加和倍增效应,创造的价值也就愈大。为此,本文围绕数据及数据关系的相关特性,抽取四个重要维度,即数据生成、传递和获取,数据交互能力,数据共享能力以及数据数量、...

生成式人工智能在征信领域的应用研究:前景、风险与对策

结合技术原理与征信领域的特性,可从输出结果的质量问题、数据泄露的安全问题、信息处理的合规问题三个方面剖析征信领域应用生成式人工智能的风险隐患(www.e993.com)2024年11月10日。为平衡创新发展与风险防范,应在规范体系层面倡导目标导向式的框架性立法、以人为本确立基本原则,在治理主体层面倡导协同共治、多元参与,在监督管理层面倡导包容审慎的监...

丁道勤:生成式人工智能训练阶段的数据法律问题及其立法建议 |...

就生成式人工智能的数据处理合规,英国信息委员会办公室(ICO)认为,监督式机器学习主要在训练和推理两个阶段使用数据,如果模型用于对个体进行预测或分类,那么上述两个阶段都会使用个人数据。在训练阶段,因为涉及将机器学习算法应用于包含每个个体特征的数据集,这些特征用于生成预测或分类,但并非数据集中包含的所有特征都一定...

新质生产力的形成逻辑、新质特征和理论要素

数据的采集、存储、分析和应用产生了全新的劳动内容和生产模式,并且数据的特性使其与传统劳动对象有显著差异。具体而言,首先,不同于传统劳动对象,数据本身不具有实体形态,其存在形式为数字信息,通过电子设备存储、处理和传输,几乎不受物理空间限制。其次,尽管数据没有实体物质形态,但通过智能算法和硬件产品,数据可以附着...

Z世代数字文化消费的特征与动因

因此，当下的青年文化风格日渐呈现出多样化、碎片化和扩散化的特征。[18]现实生活中的Z世代受制于现实场域的社会惯习，难以在外观、行为上全然表现出自我追求的风格；而在网络空间，Z世代可以从多种渠道购买数字文化产品来追求“风格化”的自我呈现。这种通过消费而构建的风格分为两个方面。一方面是诸如游戏皮肤等外显...

为什么“压缩即智能”?算法信息论与大模型、生命、智能的联系

熵编码(HuffmanCoding)是一种独立于介质的具体特征进行无损数据压缩的方案。一种主要类型的熵编码方式是对输入的每一个符号,创建并分配一个唯一的前缀码,然后,通过将每个固定长度的输入符号替换成相应的可变长度前缀无关(prefix-free)输出码字替换,从而达到压缩数据的目的。每个码字的长度近似与概率的负对数成比例。因...