中国大模型发展指数(第1期)
自选分析模块对用户自选股进行综合分析,辅助规避风险,加深了解,优化投资决策。三是内容资讯模型。妙想大模型融合多维度智能信息,提供实时股票报价、行业动态、板块走势等全面资讯。大模型注重信息真实性,提供可追溯的来源,增加用户信任。同时,妙想深入分析市场趋势和历史数据,预测影响,辅助决策。丰富的行情信息及时更新,...
郭雨婷|自动化行政决策的分类法律控制研究
另外,系统执法使行政决策准确度提升,系统具有较高地精确度,可以更加准确地进行信息识别与数据分析活动,辅助行政机关正确作出行政决策。三、全自动行政决策的法律风险全自动行政决策在实践中便利了群众参与行政活动,纾解了行政治理的压力,提高了行政管理与服务的效率和水平,但是,其带来的法律风险同样不容小觑,下文将进一...
AI的涌现现象:希望还是夸大其词?
每个子模型可以基于简单规则自我调整,整体系统通过子模型间的交互展现更高级的智能行为。这种方法不仅提高了系统的鲁棒性,还增加了其适应性和创新性。当前的大规模AI模型主要依赖海量数据进行训练,这种方法虽然有效,但存在对数据依赖性强、不可预测性差等问题。要实现整体涌现,人工智能系统需要更好地融合数据驱动和规则...
【华安证券·金融工程】专题报告:另类情绪指标与股票市场收益之间...
我们使用普通最小二乘法(OLS)估计方程(2),并报告经过White校正的t统计量,这些统计量对异方差性具有鲁棒性。图表8列出了变量定义和来源。图表9报告了回归估计结果。列(1)包括月份虚拟变量以及国家和年份固定效应。结果显示,情绪下降期(负面月份)与基于音乐的情感显著负相关,t统计量超过9;我们在情绪...
??通用机器人的梦想,大模型能否一臂之力?
一时间,学术界和工业界对于能否借助大模型技术实现机器人通用智能展开了热烈讨论。乐观者认为,只要在海量机器人交互数据上训练规模足够大的深度学习模型,就一定能获得通用的感知、推理和决策能力。但也有怀疑者质疑,机器人系统所面临的挑战与其他领域存在本质差异,单纯大模型方法难以奏效。
景顺长城新能源产业股票型证券投资基金2024年第1季度报告
于宏观经济、股市政策、市场趋势的综合分析,运用宏观经济模型(MEM)做出对于宏观经济的评价,结合基金合同、投资制度的要求提出资产配置建议,经投资决策委员会审核后形成资产配置方案(www.e993.com)2024年10月18日。2、股票投资策略本基金通过定性与定量相结合的积极投资策略,自下而
当AI欺骗AI,谁为狂飙的机器学习保驾护航?
这可能通过在能力和通用性上“过度发展”,然后付出鲁棒性的代价来获得适当能力或通用性但具备一定鲁棒性的系统。或者,可能会开发出新的技术来减少或消除鲁棒性的代价。最乐观的情况是,通用的、达到人类水平的系统可能天生具备鲁棒性,即使单独的通用性或人类水平的鲁棒性是不足够的。在下一节中,我们将考虑对抗性鲁棒...
张炜羿|刑事司法人工智能的信任困境及其纾解
其次,积极探索利用人工智能的技术理性辅助司法人员。人工智能时代,法官的判断和决策模式已经从“单一人脑决策”转向为“聚合智脑决策”,刑事司法人工智能基于其工具理性运行的裁判模式,可以帮助人类法官排除法外因素的不当干扰,通过限制法官的自由裁量权,统一裁判尺度、实现类案类判。例如人工智能的“偏离预警”系统,人工...
为什么通用人工智能超越了深度学习?
深度不确定性决策(Decision-makingunderdeepuncertainty,DMDU)方法(如鲁棒决策)可以为实现AGI对选择的推理提供一个概念框架。DMDU方法在不需要对新数据进行不断再训练的情况下,分析各种未来情景中潜在替代决策的脆弱性。他们通过找出那些未能达到预定结果标准的行动中常见的关键因素来评估决策。
解析AI Agent 的发展现状和技术难点 |InfoQ《极客有约》
王元:多模态技术现在看来是一个不可避免的趋势。国内外都在积极研究多模态技术。从逻辑分析来看,当大语言模型底层的操作系统能力提升时,AIAgent的能力也会相应提升。具体来说,多模态的原生大模型有几个关键点。首先,如果现有原生的多模态大模型,AIAgent内部执行多模态任务的复杂性将指数级下降,这意味着它的...