追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?Vol.38

该方法通过迭代算法不断调整神经元的排列顺序,使得具有相似活动模式的神经元能够在图像中邻近排列。这一排序技术尤其适用于在复杂的大规模神经数据中识别特定的活动模式,例如某些神经元对外界刺激的反应或与行为相关的模式。在实验中,Rastermap成功地将数万个神经元的复杂活动记录简化为清晰的二维图像,使得研究人员能够...

追问weekly | 过去一周,AI领域有哪些新突破? Vol.37

ESSR方法的核心在于三个步骤:首先,遗传编程生成候选函数,用以迭代优化适应度,使模型更贴近真实数据。接着,通过稀疏回归学习候选函数的系数,利用弹性网正则化技术简化模型,防止过拟合。最后,使用非局部Kramers-Moyal公式连接数据与物理规律,提取系统的漂移、扩散及跳跃测度,从而构建出完整的随机微分方程模型。该方法在多...

从数学角度概述阿西莫夫机器人三定律

学习生成(世界)模型:要在规模上解锁这种自然主义方法在人工智能中的实用性,关键挑战在于使智能体能够学习其世界模型,因为当前解决这一问题的方法仍然有限(但参见[18,19])。请注意,这个问题并非主动推断所独有:它贯穿于所有基于模型的强化学习[20]中。本文的重点正是这一结构学习问题:我们研究了人工智能系统和智能...

P/NP问题50年:AI探索不可能的可能

4.单向加密世界(Minicrypt):单向加密函数存在,但是我们没有公开密钥加密算法。5.加密狂欢世界(Cryptomania):公开密钥加密是可能的,也就是说,双方可以通过公开的信道交换加密信息。这些对应不同情况的不同世界特意没有被正式定义。根据我们对于P/NP问题的了解,它们表明了未知的各种可能性。人们通常认为(不是全体统一...

这些年背过的面试题——实战算法篇

原问题的解法使用解决大数据问题的一种常规方法:把大文件通过哈希函数分配到机器,或者通过哈希函数把大文件拆成小文件。一直进行这种划分,直到划分的结果满足资源限制的要求。首先,你要向面试官询问在资源上的限制有哪些,包括内存、计算时间等要求。在明确了限制要求之后,可以将每条URL通过哈希函数分配到若干机器或者拆分...

前沿进展:大模型agent的社交互动涌现出无标度网络

图1:基于大语言模型的生成式主体网络生长(www.e993.com)2024年11月18日。左图:我们用于初始化每个生成式主体的大语言模型,使其作为在线社交网络的用户的提示(promot)。该提示后接一个详尽的列表,列出了所有网络用户及其朋友数。右图:模拟过程的示意图。在每个时间步,新的主体使用给定的提示进行实例化,并接收现有网络用户的度信息。然后,主体确定...

北京遥测技术研究所2025年博士、硕士研究生招生简章

1)一维、二维随机变量及其函数的数字特征的计算;2)理解随机变量的特征函数的应用;3)随机过程的数字特性的计算;4)平稳随机过程的功率谱密度和白噪声的定义;5)窄带随机过程的分析方法;6)应用有关理论方法处理雷达信号检测问题;2.《模式识别》1)二维随机过程(如,图像)的特征生成...

1.5万字:一文搞懂“支付安全”

1.什么是加密和解密在数字通信中加密是将明文通过一定的算法和密钥转换成无法识别的密文的过程。这样即使数据被截获,未经授权的第三方也无法理解其内容。比如把明文“123”转成“aexyeffidfdfwsd”。解密则是加密的逆向过程,通过一定的算法和密钥将密文转换成明文的过程。比如把密文“aexyeffidfdfwsd”转成“12...

机器学习缺乏清晰理论与工程框架,需重新思考评估方法及目标

通常目标方程为主,定义了范式的基本数学本质;其他为从属,给出了具体的特征化手段和计算手段。目前大量的成果集中在比如模型架构,包括各种深度模型结构,概率图模型,核函数等等;以及各种算法,包括各种梯度的衍生物,蒙特卡罗,优化加随机的朗之万方法,等等。我们提出的机器学习标准方程包含三个项:experiencefunction(经验...

迈向可验证的 AI: 形式化方法的五大挑战

弥补这一差距的一种方法是转向定量规范语言,例如使用具有布尔和定量语义的逻辑(如度量时序逻辑),或将自动机与RL的奖励函数相结合。另一种方法是将布尔和定量规范组合成一个通用的规范结构,例如一本规则手册,手册中的规范可以按层次结构进行组织、比较和汇总。有研究已经确定了AI系统的几类属性,包括鲁棒性、...