Two Sigma:直觉在机器学习中的重要性!
撇开点击模型到底有多有用的问题不谈,我们可以从这个例子中学到一个非常重要的教训:模型是“懒惰的”,喜欢专注于容易预测的东西!再一次让我们意识到:人类的常识和直觉是绝对必要的!当一个模型的预测可能有偏差时模型倾向于“简单”预测的一个非常重要的含义是:在预测范围的两端都可能引入偏差。就广告而言,这可...
追问weekly | 过去一周,脑科学有哪些新发现?
背侧抑制性神经元对于调节与肢体位置相关的感觉信息传递,以及增强条件性线索的显著性至关重要,而腹侧的Renshaw细胞则关键于维持已学习的运动适应。研究发表在Science上。#脊髓#运动学习#神经回路#Renshaw细胞#自适应行为阅读论文:Lavaud,S.,Bichara,C.,D’Andola,M.,Yeh,S.-H.,&Takeoka...
王晓航:创造型和知识密集型产业,会是大模型落地最成功的领域
第三是可靠性,模型能力越强大,可靠性问题越关键。OpenAI前两周的动荡中,非常受争议的是超级对齐,前首席科学家想要花4年时间、20%的算力,系统性解决对齐问题。其实大模型要真正进入产业,最终不是形成一个超级APP,而是一个超级生态,对可靠性要求的挑战非常大。大模型非常擅长创作性的工作、文科生的工作,因为没有...
总结交流高考备考经验,高新区实验中学这场会很扎实
物理组的教师们用“回归基础,柔和大气”八个字总结了今年高考物理命题的特点,并建议教师们在备考过程中要“通过增强试题的灵活性和创新性,减少机械刷题,鼓励学生采用创造性、发散性思维解决问题,促进学生从解题到真正解决问题的转变”。历史组任平提出教师每日常规的重要性,教师要加强集体备课、加强学法指导、分层...
高盛两万字报告:人工智能没有进入炒作期,与之前的科技泡沫非常不...
许多投资者对这一层并不确定,他们认为所有的价值都在于模型训练本身,但让非确定性模型在生产用例中发挥作用需要大量的创造力和工作。初创公司和现有应用公司都将在许多领域利用这些能力:从可观察性、安全性到客户关系管理(CRM),以及传统服务市场,包括安全服务、法律、数据分析工作、插图、语音和视频生成,现在可以开始由...
培养具备人工智能素养的下一代
一是要培养学生对问题的敏感性(www.e993.com)2024年7月9日。对问题的敏感性是培养创造力的基础,学生应学会观察、发现并深入理解问题的本质,这有助于他们发现问题背后的需求和挑战,并提出创造性的解决方案。二是要激发学生的创造力。学校要提供多样化的学习资源和环境,让学生有机会接触到各种知识和经验;鼓励学生主动参与问题解决和项目实践,...
黄仁勋干货满满的两场最新对话:韧性在成功中很重要,未来10年算力...
专注于“工作重要性”这个最核心的问题当苹果终于从树上掉下时,你正穿黑色皮夹克在等着接住它,如何做到如此确信的?这总是感觉像是一个飞身接球,就像在飞身接球。你的行动源自于核心的信念。我们坚信可以创造出一种计算机能解决一般计算无法解决的问题。我们相信CPU的能力是有极限的,通用计算的能力也有极限。同时...
专家视点 | 尹稚:迎风击浪——我们的战略定力从何而来
作为一个科技背景、高校背景的企业,我们是以学兴产的,我们源头来自于科学,但是要真正解决实践当中的问题,还需要有一系列的拓展和加持。说到底,要让科学技术发挥作用,至少要有四种意义上的突破,这几年实践中艰难前行的核心也在于此。第一,是把方法和知识能够转化成管理者、决策者可以运用的方式,并且有效地提供给...
高盛两万字报告首发:生成式人工智能,到底是炒作还是真正的变革?
许多投资者对这一层并不确定,他们认为所有的价值都在于模型训练本身,但让非确定性模型在生产用例中发挥作用需要大量的创造力和工作。初创公司和现有应用公司都将在许多领域利用这些能力:从可观察性、安全性到客户关系管理(CRM,腾讯科技全文编译注),以及传统服务市场,包括安全服务、法律、数据分析工作、插图、语音和视频...
创新教育之路:金字塔能力培养模型与中国教育改革
问题解构能力是创新的基础。通过分解和重新组合问题的各个部分,学生可以发现新的视角和解决方案,从而推动创新和创造性思维。通过在教育实践中重视和强化问题解构能力的培养,可以为学生的学习、生活和未来的职业生涯打下坚实的基础。这不仅有助于学生在学术上取得成功,更重要的是培养他们成为能够独立思考、有效解决问题和...