为一大类离散推理问题找到精确解,即使这些问题具有无限支撑和连续...

在具有无限支持的现实模型上,我们的方法无法与其他精确推理方法进行比较(见第5.3节):可扩展系统Dice[16]和SPPL[22]不支持此类先验,而符号求解器PSI[9]和Prodigy[18]在运行一小时后内存溢出或超时。截断:作为一种替代方法,我们考虑了通过截断具有无限支持的离散分布来近似后验。这将问题简化为更适用于精确技术的有...

浙江大学谭建荣院士领衔策划——复杂装备智能设计理论与方法丨JME...

RV减速器动力学模型的修正与预测:基于分层贝叶斯推理,研究了RV减速器动力学模型中的不确定性因素,并通过动态响应预测修正模型。通过引入多源不确定性,构建RV减速器的分层贝叶斯概率模型,采用马尔可夫链蒙特卡罗法获取后验分布信息,从而准确修正其动力学模型,确保长期稳定服役能力;动态响应分析方法:针对RV减速器整机及其核...

...人工智能安全的关键概念:机器学习中可靠的不确定性量化方法》

现代机器学习中的不确定性量化方法可分为四类:确定性方法、模型集合、共形预测、贝叶斯推理。这些方法各有利弊,有些能提供数学保证,有些则在经验测试中表现优异,每种技术的详细介绍如下:确定性方法(DeterministicMethods)确定性方法的工作原理是在训练过程中明确鼓励模型在某些输入示例上表现出高度不确定性。例如,...

拨开迷雾!贝叶斯推理:读懂“不确定性”

图5:在差分相衬和傅里叶叠层显微成像相结合的方案中,将不同照明模式下光强度的照片数量从173张至185张降低到仅为5张,输入经数据训练的贝叶斯神经网络,仍然可以预测出显微镜下微小生物样本的高分辨率相位图像,并且同时附带生成一张不确定概率图,表示预测结果中各个不同部分的可信程度普通相机所使用的图像传...

Nature:连诺奖都拿了的AI,能像人类一样拥有常识吗?

但这些方法在推理方面存在不足。常识推理是一种特别具有挑战性的推理类型,因为一个人在获得更多信息后,会对某种情况或问题变得不那么确定。例如,在回答“他们来访时,我们是否应该提供蛋糕?我认为丽娜和迈克尔在节食”的想法在加上“但我知道他们有‘欺骗’日”这个事实后就变得不那么肯定了。

“AI发展现状反思”笔谈|预测方法对AI的限制

与推理结果不同,预测结果带有不确定性因素,但通过重复实验,某些预测也可以取得较高准确率,或者依据经验训练为期望的收敛值,尤其是在大数据辅助下,可以插值补充缺失数据进行预测,或者用复杂的数值模拟和深度神经网络的函数逼近进行预测(www.e993.com)2024年11月20日。有人主张推理和预测方法上有相同点,比如,都需要收集和分析事例资料,了解先前的知识...

解构思维之链、树与图:我们该如何优化大语言模型的推理能力?

首先是推理拓扑的开山之作CoT,CoT的推理拓扑来源于单条Prompt的隐式表达,使用上下文中的拓扑示例作为推理表示。基于CoT延申出了不少思维链工作的扩展,譬如PoT使用代码作为示例加强可靠性,计划与分解Prompt(PS)将复杂任务划分为子任务,然后以Zero-show的方式多步进行运行,符号链(CoS)使用压缩的符号...

思维链不存在了?纽约大学最新研究:推理步骤可“省略”

既然不确定逻辑推理起不起作用,那就干脆不要逻辑,把推理步骤都换成一定没用的「...」,这里称为填充(filler)tokens。研究人员使用了一个「小羊驼」模型:具有4层、384个隐藏维度和6个注意力头的34M参数Llama,模型参数随机初始化。这里考虑两个问题:...

五位清华教授团建!从复杂推理到算力瓶颈,他们眼中“通用人工智能...

3、翟季冬:中国算力当下遇到的一些痛点,包括国外算力获取难、国内算力存在种类多、效率低、使用难等问题、但最核心的问题是底层的系统软件生态不够完善,目标是构建面向国产异构芯片的统一编程和编译优化。4、朱军:基础模型或者预训练的这种范式,是实现或者能够接触到AGI最可行的一种方式。

这12条关于思考的原则,帮你做个明白人 | 红杉Library

遵循事实是实现清晰思考和有效推理的基础,在充满不确定性的世界中,我们必须采取策略以确保我们的思考和决策尽可能接近真实和客观。面对耸人听闻的说法,我们需要仔细检查其出处和依据,这有助于我们区分事实与炒作。当我们对某个问题的认识不够充分或缺乏可靠的专家意见时,我们应该避免越级思考,而是使用元归纳法,考虑类...