AI 科普丨调研180多篇论文,这篇综述终于把大模型做算法设计理清了

LLM4AD论文按照大模型的结合方法可以分为四个范式:1)大模型作为优化算子(LLMaO)、2)大模型用于结果预测(LLMaP)、3)大模型用以特征提取(LLMaE)、4)大模型用来算法设计(LLMaD)。LLMaO把LLMs用作算法框架内的黑盒优化器。将LLMs整合到优化任务中,充分利用它们理解和生成复杂模式和解决方案的能力,以及...

调研180多篇论文,这篇综述终于把大模型做算法设计理清了

LLM4AD论文按照大模型的结合方法可以分为四个范式:1)大模型作为优化算子(LLMaO)、2)大模型用于结果预测(LLMaP)、3)大模型用以特征提取(LLMaE)、4)大模型用来算法设计(LLMaD)。LLMaO把LLMs用作算法框架内的黑盒优化器。将LLMs整合到优化任务中,充分利用它们理解和生成复杂模式和解决方案的能力,以及...

江小涓最新文章:数据、数据关系与数字时代的创新范式(1.7万字)

同时,数据具有可以无限次复用和融合的性质,数据之间产生交互、融合和分享的过程,就是数据关系的形成过程。同一组数据,分享愈多、交互和融合愈多,就会产生叠加和倍增效应,创造的价值也就愈大。为此,本文围绕数据及数据关系的相关特性,抽取四个重要维度,即数据生成、传递和获取,数据交互能力,数据共享能力以及数据数量、深...

论文推荐 | 人工智能综述:物理学与人工智能的跨界新范式

与传统机器学习算法一样,量子机器学习算法可以根据数据格式进行分类:量子无监督学习和量子监督学习。5.2量子深度学习与量子机器学习类似,量子深度学习(QDL)使得深度学习算法能够利用量子力学的基本性质。QDL使用量子计算代替传统的冯·诺依曼计算,从而使深度学习算法量子化,显著提高算法的并行性,减少计算复杂性。神经元...

不同数据集有不同的Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它

将句法参数作为可压缩率的一个混杂变量而消除掉上面的实验并没有解决这一可能性:这个可压缩率度量混杂了某个底层的句法属性(如词汇库大小)。为了解决这一问题,图5给出了另外的结果。可以看到,当维持词汇库大小稳定不变并改变其它句法性质(表4)时,gzip可压缩率依然可以预测Scalinglaw的参数变化情况(相...

介绍一种基于道路分类特性的超快速车道检测算法

在本文介绍的算法中,类别性质上是有序的(例如,第8类的车道坐标在空间上始终位于第7类的车道坐标的右侧)(www.e993.com)2024年11月10日。序数分类的另一个属性是类空间的连续性。比如7.5级这样的非整数类是有意义的,可以看作是7级和8级之间的中间类。为了实现序数分类,提出了两个损失函数来建模类之间的序数关系,包括基本分类损失和数学...

周末要闻回顾:六部门重磅发布!允许外国自然人实施战略投资

深交所:格林精密近4个交易日累涨107.31%自然人买入占比达87.42%深交所披露,格林精密(300968)10月29日至11月1日累计上涨107.31%,涨幅严重异常期间获自然人买入35.13亿元,占比87.42%。其中,中小投资者累计买入17.25亿元,占比42.93%。机构投资者累计买入5.06亿元,占比12.58%。

诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

四、受统计物理学启发的AI模型统计物理的研究对象是由大量粒子(或大量自由度)构成的宏观系统,目的是研究这些系统与热现象有关的宏观性质。不过与热力学的研究方法不同的是,热力学是从若干经验定律出发,通过数学上的逻辑演绎方法,最终导出系统的宏观性质;而统计物理则是从单个粒子的力学运动规律出发,加上统计的假设,...

在高度连通的网络中,必有一个环路——译自量子杂志Quanta Magazine

第二个性质涉及一小组节点。取一小组节点,并将其称为A。现在通过添加连接到A中某一点的每个节点来扩大它,数学家称这个更大的组为A的“邻域”。在随机图中,A的邻域可能远大于A本身。所以数学家说A“扩展”到一个大邻域。具有这两个性质的图(其中大型节点组可能共享一条边,以及小型节点组扩展为...

中国证监会拟招录331名会计、法律等专业监管人才(附招录计划表及...

(1)证券投资基金的种类、特征、组织形式及基金财产的性质。(2)基金管理人、基金托管人以及从业人员管理。(3)基金的运作方式。(4)公募基金的募集及基金份额的申购、赎回和交易。(5)公募基金的投资和信息披露。(6)公募基金合同的变更、终止及基金财产清算。