使用AI检测有缺陷的压接
例如,CFM系统只需使用正常制造操作中的30个数据点即可准确检测故障,而无需任何缺陷数据。但是,仅使用30个数据点训练任何AI模型都具有挑战性。造成这种情况的原因是过度拟合,即模型变得过度定制于有限的训练数据,从而降低了其检测看不见的缺陷的能力。此外,初始集中没有异常数据可能会阻碍AI识别和区分异常...
大模型是怎么训练的?有哪些步骤和难点?
:这是精确率(Precision)和召回率(Recall)的调和平均数,尤其适用于数据类别不平衡的场景。困惑度(Perplexity):在自然语言处理任务中常用,表示模型对语言结构的“困惑”程度,困惑度越低表示模型对语言的理解越好。实际场景中的表现除了在验证集和测试集上表现良好,模型还需要经过“实战”检验,确保它在实际...
十大券商策略:反弹几时有?磨底进程正提速
8月金融及经济数据显示内需依旧有待提振。生产端,8月工业增加值和PPI同步走弱,工业生产量价出现同步回落。投资端,极端天气与专项债发行节奏偏慢影响下,基建投资增速8月再度回落;积极的一面在于,8月地产投资增速有所企稳,地产销售与新开工面积有所修复是8月地产投资企稳的主要因素,但高频数据显示50城新房及二手房成交...
小马智行楼天城:自动驾驶已经没有技术阻碍|36氪专访
楼天城:过度的数据没有帮助,但其他的东西比如车端芯片、云端芯片还是有帮助进化的。数据是里面关键的部分,拿数据去灌输一个世界模型是很容易的,但灌出一个好的世界模型很难。就像找一个教练容易,但找一个能教出世界冠军的教练很难。我也是意识到这件事情之后,才做了很多其他的事。比如选择更好的数据,比如做一...
小马智行楼天城:自动驾驶已经没有技术阻碍
楼天城:L4的端到端有很多不同之处,可能其他玩家不做、也没有考虑到。端到端跟数据有关系,但我提过,过度的数据是burden(负担),端到端或者大语言模型的本质,只是拟合现有数据,并没有给出某些智能的逻辑。所以模型的能力会被数据的表现所限制。说更明确一点,你跟一个臭篓棋子学下棋,那你就是他的水平,不会更...
证券分析师的第三堂课:如何搭建财务模型
(四)有依据的估计和拟合:这是整个财务模型中最重要和最有价值的部分,言之有理即可(www.e993.com)2024年10月23日。举两个例子:腾讯视频:社交网络收入中有一部分腾讯会员服务收入,每期财报腾讯会披露视频业务付费会员数,由于优惠等原因,我们无法拿售价来估计月ARPU值,我们采用爱奇艺月ARPU值作为参考,从而估计每一期腾讯视频的会员服务业务收入。
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
商汤绝影智能驾驶副总裁石建萍、辰韬资本执行总经理刘煜冬等多位受访者均认为,世界模型在自动驾驶场景的应用,目前应该还处于很早期的探索阶段。当前,比较可行的是,用它来合成一些端到端模型所需要的数据。一个典型案例是,理想在此前的端到端发布会上,提到了世界模型,但世界模型并不是直接用来做端到端方案的,而是...
92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了
这里的原因其实有很多,咱们抽象为两种:1.特定超参组合下,炼丹的上限就是这么低。就是超参选错了。2.超参组合的上限很高,但缘分没到,炼废了。属于是“运气”问题。注:大模型训练的广义超参,和之前bert模型时代的超参定义不太一样。举个例子,用RLHF还是DPO,数据集多大,有哪些类型,比例如何,比例怎么变的...
人被异化的投影,正在被机器人消除|甲子光年
贾佳亚举了一个他的博士生的例子,这位博士生做的项目是让AI控制鼠标和键盘,进而统计过去十年纳斯达克所有上市公司的财报。其实拆解下来,步骤就是先让鼠标点开浏览器,进入百度、谷歌或者纳斯达克的主页去搜索,搜完之后找到数据,选中、拷贝下来,再打开Excel表格,把数据存进去。
腾讯数据采集治理之质量篇-从合规到合理
可能你的方式有很多,比如问人、查元数据平台、捞几条数据看看等。而本文给出的??式是——利用可视化图表做质量审查:这是一张参数login_type的枚举值占比的双端趋势百分比堆叠图,从图中我们可以看出:这个参数是枚举型,枚举值不多,含义都能猜得出来(例如微信、QQ、手机等)。