大语言模型会推理吗?丨AI那厮

根据上面的分析,大语言模型可以被看作一种特殊的描述性推理模型,它们通过总结人类相应行为来完成某些推理任务。管这种能力叫做“会推理”不能完全算错,但说它们“不会推理,只会模式匹配”应该说更准确,因为它们的确是将一个人类需要通过逐步推理来完成的任务看作一个端到端的映射(从输入到输出的函数),并通过...

沉浸式学习:通过虚拟现实转变工程教育的系统文献综述

??沉浸式虚拟现实(VR);沉浸式学习;教育技术;新兴技术;增强现实(AR);人工智能(AI);自然语言处理(NLP);实时教育;虚拟学习环境(VLE);基于虚拟现实的培训系统(VRTS)??1.简介虚拟现实和传统技术各有优缺点。对于工程专业学生来说,混合学习策略将虚拟现实的互动、沉浸式优势与久经考验的传统教学方法相结合,可以...

万字综述(下):大语言模型将为神经科学带来哪些前所未有的机会?

模型架构基于大型视觉transformer框架:使用编码器生成高分辨率的嵌入空间,可以用来区分视网膜图像特征,这与LLMs在自然语言文本中编码语义的方式相似。这种模型的应用展示了LLMs在医学图像处理中的潜力,为医生提供了一种快速而准确的诊断工具,有助于提高医疗效率和患者护理质量。RETfound的解码器用于图像重建,而编码器则用...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

研究将记忆分为短期的“暂时易失性”记忆(temporally-volatilememory),该记忆在15至20秒内迅速消退,不会形成长期记忆;以及长期的“暂时持续性”记忆(temporally-persistentmemory),这种记忆可稳定60秒以上,并形成长期记忆。结果显示,患者在短时间间隔内表现正常,但当时间间隔增加到25秒以上时,记忆形成能力显著受损。

大语言模型赋能文化生产的可能与反思

当下,大语言模型(LargeLanguageModel,以下简称“大模型”)作为最为先进的人工智能技术之一,因其所拥有的智慧涌现的能力而被认为是实现通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,以下简称“AGI”)的重要路径之一。[1]正因为大模型具有类似人类思考的能力,ChatGPT等大模型应用有可能带来“恐怖谷”效应,引发人类社会...

一文解析自动驾驶中基于特征点的视觉全局定位技术

(1)二值描述子使用二进制向量作为特征描述,只需要比较点对大小而不需要计算具体梯度(www.e993.com)2024年11月19日。(2)两个描述子之间比较可以使用计算更快,更容易优化的汉明距离(Hammingdistance)。(3)由于每个二进制向量都对应一个十进制数,所以其本身也代了表一种模式,而不需要像SIFT一样使用直方图进行表示。

罗昕等:演进中的数字身份:交往特征与风险治理

例如用户可以有目的性地主动浏览、表达多元化内容,从而反向驯化算法对自身的理解。这一行为促使算法转变为为我所用的“过滤器”,使算法根据自身理性判断的需求推送信息,并将自身设计的内容偏好匹配到相应的个人身份特征,反馈到算法数据库中。(二)完善个人隐私保护机制。在算法时代,数字身份已成为国家行政管理服务、数字...

排序学习(Learning To Rank, LTR)

1.特征：LTR中的特征是用来描述项目（如网页、商品、新闻文章等）及其上下文信息的一系列属性。这些特征可以是内容相关的（如文本关键词频率）、结构相关的（如链接结构）、或者用户行为相关的（如点击率）等。2.模型：LTR模型利用训练数据中的特征和对应的排序关系来预测项目的相对重要性或相关性。常见的模型有...

吴福元院士:希夏邦马六十年

以下为该专辑目次：1　希夏邦马科学考察20世纪50年代，是世界登山史上最活跃的年代。1953年5月29日，新西兰登山家EdmundPercivalHillary（爱德蒙·希拉里）和尼泊尔登山向导TenzingNorgay（丹增·诺尔盖）成功登顶珠穆朗玛峰。而在此之前，世界上14座8000m以上的山峰中只有尼泊尔境内的安纳普尔纳峰（Annapurna，8091m...

Google DeepMind新研究:通过神经压缩文本训练LLM|大模型周报

GoogleDeepMind推出Gecko:实现强大的检索性能Jamba:混合transformer-Mamba语言模型1.斯坦福提出语言模型微调新方法ReFT参数高效微调(PEFT)方法试图通过更新少量权重来调整大模型。然而,之前的许多可解释性研究表明,表征可以编码丰富的语义信息,这表明编辑表征可能是一种更强大的替代方法。