OpenAI o1模型引领大模型结合强化学习新范式,推理模型为AI Agent...

强化学习训练:o1模型通过自我对弈的训练方法,提升了其推理能力,类似于AlphaGo的训练方式。性能提升:在多个基准测试中,o1模型展现出了显著的性能提升,例如在Codeforces编程竞赛中超过了89%的参赛者,以及在物理、生物和化学问题的基准测试中超越了人类博士水平的准确率。减少幻觉:o1模型在生成虚假或不准确信息的情况(称...

...专利授权:“基于 AR 的贵金属实物标的心愿计划处理方法及系统”

涉及增强现实技术领域,其中该方法包括:客户端接收用户对贵金属实物AR模型的预设交互操作行为;监听用户语音,识别用户语音的内容;将用户对贵金属实物AR模型的预设交互操作行为及识别出的用户语音内容发送至银行端;银行端根据用户对贵金属实物AR模型的预设操作行为及用户语音内容,确定用户对当前贵金属实物心愿计划达成...

...发明专利授权:“基于时空相关性的分布式电站动态拓扑优化方法”

专利摘要:本申请公开了基于时空相关性的分布式电站动态拓扑优化方法,包括:利用自动编码器输出重构时间特征;利用基于跳跃连接的GCN输出组合空间特征;利用时间对齐将重构时间特征与组合空间特征融合构建光伏功率预测模型;利用AR模型分别输出前序时间段的预测时间特征和后序时间段的预测时间特征,计算时序特征残差;以当前时...

科学家提出迭代自反馈检索增强法,让大模型像人类一样自我学习

其一,可以作为大模型的知识增强方法。针对一些专业领域的知识,可以通过迭代自反馈检索增强的方式,将专业知识与基座模型结合,形成相关领域的专有模型框架。其二,可以将语料知识与大模型在存储上加以分离,在需要的时候通过缓存接口获取语料知识,从而降低语料库较大时的存储复杂性。其三,在数据隐私保护上,个人数据也可以...

R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动估计,预测VaR

重要的是要记住,ARIMA是一种对数据进行线性建模的方法,并且预测宽度保持不变,因为该模型不会反映最近的变化或包含新信息。为了对波动性进行建模,我们使用自回归条件异方差(ARCH)模型。ARCH是时间序列数据的统计模型,它将当前误差项的方差描述为先前时间段误差项实际大小的函数。

为什么说人形机器人和AR智能眼镜是AI大模型的下一个爆点

AI大模型与人形机器人和AR智能眼镜的融合,推动了技术的快速发展(www.e993.com)2024年11月14日。例如,通过深度学习算法,AI大模型能够处理大量数据,为人形机器人和AR智能眼镜提供更加精准的决策支持[9]。4.2创新驱动AI大模型的创新为人形机器人和AR智能眼镜带来了新的可能性。随着算法的不断优化,这些设备的功能和性能得到了显著提升,为用户提供...

追问daily | 如何客观诊断嗅觉丧失?HeAR模型,通过声音检测疾病...

研究团队通过分析118名受试者的数据,包括慢性疼痛患者和健康对照组,使用机器学习技术,开发了一种新的疼痛评估方法。研究首先收集了受试者的生理数据(如皮肤电活动EDA和脑电图EEG)、临床数据以及心理和社会数据,然后通过机器学习模型分析这些数据,提取出了疼痛的关键生理和心理社会标志。研究提出了两个新的量化指标——...

大模型提示词技术详解(1)——Prompt结构&少样本学习

提供的示例的相似性也会对模型回答质量造成影响,但是具体的影响目前也不确定。有的场景下选择更多相似的示例可能会提升回答质量,而有的场景下多样化的示例则表现更好。一般来讲认为多样化的示例会使得模型表现更好。九、样本自动构建技术目前,手动构建样本的方法还处于相对原始的阶段,类似于“刀耕火种”,主要依赖于...

科普之旅 :大语言模型的思维链

图片翻译自论文:《Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels》arxiv/pdf/2201.11903??首先,左侧的标准做法中,模型的输入部分增加了一个问答的案例供模型参考(不更新模型参数),再给出模型需要回答的问题,这被称为One-shot方法,如果给出多个案例的话则称为Few-shot.这种做法...

AR技术:汽车行业创新发展的新动力

汽车制造商将AR技术应用到汽车设计和开发过程中。例如,设计师和工程师可以佩戴AR头盔,将新车设计的数字模型叠加到实际大小的粘土模型上。这种方法允许专家们立即可视化变化,并评估不同的设计元素,比如车身的形状,灯光的位置以及汽车的内饰特点,而无需对粘土模型进行实际改动。这是一种将传统粘土模型的触觉反馈与数字设计...