“稚晖君” 停更这一年:想赢下人形机器人,要像运营大公司那样去创业
彭志辉:可能跟AI学习的方式有点像,早期靠一些过拟合,再用更多锻炼,增加泛化性。多参考别人已有的经验,先不要问为什么,哪怕死记硬背,先记下来,慢慢就会理解背后的原理,然后再积极创新。跨领域掌握多个技能后,就会发现它们之间有相关性,一个领域的事情可能会帮你解释另一个领域。还有时间管理要做得非常好。大...
大模型的缺点及其解决途径
为了解决这些大模型的缺点问题,可以采用人机环境生态系统智能的方法,将人类的智慧和判断力与机器的智能相结合。具体来说,可以采取以下措施:1、增加数据量数据是大模型的基石,更多的数据可以提升模型的泛化能力,减少过拟合的风险。2、使用正则化方法正则化技术,如L1和L2正则化,可以限制模型的复杂度,防止过...
CMU、MIT大学研究员使用显式体积表示来设计SLAM解决方案
我们可以很容易地看到在连续相机姿态之间经常发生的大位移,这使得这成为一个非常困难的SLAM基准,然而我们的方法却能非常准确地解决这个问题。如表2所示,他们在Replica数据集的输入视图评估了所提出方法的渲染质量。研究人员的方法获得了与PointSLAM相似的PSNR、SSIM和LPIPS结果,但这个比较并不公平,因为PointSLAM具有不公...
一文搞懂大模型!基础知识、 LLM 应用、 RAG 、 Agent 与未来发展
另外,可以让LLM按照指定的格式进行输出,比如:请你用“它通过什么方法,解决了什么具体的问题,类似通俗易懂的比喻”的格式来解释上面的全部技术名词实体,注意问题要具体。通过给LLM模型参考,解决LLM的幻觉,以提高输出结果的正确性:适当的给模型一些参考,也就是通常所属的one-shot或者few-...
数据匮乏仍是通用具身智能面前的高墙吗?
③他以自身在DeepMind实习期的论文举例,发现最好的多模态大模型都常常左右不分,以往机器人大模型实现的正确方向控制可能只是在有限的动作数据上过拟合而已。③他指出,当前工业界和学术界在解决机器人数据匮乏问题的努力可以概括为「灵巧性(dexterity)」与「泛化性(generalization)」两个维度。
人与机 | 直面人工智能信任的“脆弱性”
过度复杂的数据处理与过拟合是人工智能技术“脆弱”的另一面(www.e993.com)2024年9月9日。在算法的世界当中,依靠数据拟合(一种通过数学模型来逼近或预测现有数据的方法)的方式可以解决很多复杂的问题,但是它在带来便利的同时也带来很多潜在的缺陷。冯·诺依曼曾经表示:“用四个参数,我可以拟合出一头大象,而用五个参数,我可以让它的鼻子摇起来。
难住特斯拉机器人的自主叠衣服问题到底是什么?
而乔治亚理工学院此前一篇论文以贝叶斯方式学习布料的潜在特征,尝试将布料引入非线性降维技术流形相关确定(MRD)学习框架从而教机器人学会穿衣服,他们发现这可以避免过拟合问题维潜在流形上,形成特定于任务的布料模型。因为衣服的布料材质各不相同,穿衣服的动作也无法遵循特定的运动轨迹,会和布料产生复杂的交互变化,因此机器...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
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。34.正则化Regularization-正则化是一种防止过拟合的方法,它通过添加一个惩罚项到损失函数来限制模型的复杂度。35.交叉验证Cross-Validation-交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术,它将数据分成几份,轮流使用...
当AI欺骗AI,谁为狂飙的机器学习保驾护航?
在这种情况下,“奖励欺骗”最接近的情况可能是对数据集过拟合,这是相对温和的失败方式。仍然存在一些内部优化目标的风险,这可能对其他系统具有对抗性(例如试图隐藏自己以免受透明度工具监测),但相对而言,这是一种对抗性失败风险最低的方法之一。不幸的是,它的性能也只能达到人类水平左右。
大模型到底能有多“大”?|算法|模态|编程|神经网络_网易订阅
数据限制,数据不够容易产生过拟合问题随着模型规模的增加,对训练数据的需求也随之增加。大模型需要大量的、高质量的数据来避免过拟合,并确保模型能够学习到足够多样化的特征。然而,获取、清洗和标注足够量级和质量的数据是一个巨大的挑战。目前已有的公开数据集往往无法满足这些大型模型的需求,而且随着模型规模的进一步扩...