如果强化学习是问题,大模型是否是「答案」?丨GAIR live

许华哲:虽然我不是做大模型的,对大模型相对来说了解不是那么深入,但我也听说了很多强化学习与大模型结合带来的好处,比如说大家都知道最典型的RLHF(强化学习中的人类偏好反馈),通过让人类评估的偏好指标来指导大模型的输出,用强化学习使得它输出的东西不仅正确、通畅的,而且还是人类喜欢和期待看到的。我们看到大...

揭示人类对变化的潜在时间结构的敏感性:一种新颖的行为计算模型

所提出的行为模型基于三个组成部分:(i)一组模板,使用隐式表示逆转持续时间的方法来表示逆转的可能潜在时间结构(Yu,2015),(ii)通过近似推断(Parr等人,2019;Yu和Kobayashi,2003)推导出的信念关于状态和时间模板的更新,以及(iii)行动选择,即规划过程,被构建为主动推理(Friston等人,2017;Markovic等人,2021)...

一文看懂LLM推理,UCL汪军教授解读OpenAI ο1的相关方法

他将在10月12号本周星期六早上于香港科技大学(广州)RLChina2024大会(httprlchina/rlchina_2024/)上作相关内容的主题报告,并发布其团队开发的LLM推理开源框架以推动o1相关模型的发展。链接:httpsgithub/openreasoner/openr/blob/main/reports/Tutorial-LLM-Reasoning-Wang.pdfo1的...

从数学角度概述阿西莫夫机器人三定律

这个时间跨度是同理心代理在伤害生成模型中的时间深度(参见第4.3.3节)。由于同理心代理基于目标的世界模型进行推断,因此同理心代理对于福祉的时间范围是其对目标自身时间范围的估计。然而,根据情境的不同,这可能并不是期望的行为,因为即使目标代理无法预见某些事件,但在这些事件发生时,它可能会预测到自己会关心(或受...

天才创始人对谈AI教父Hinton:多模态是AI的未来,医疗将发挥AI最大...

初识Ilya时就觉得十分优秀,Ilya很早就预测过ScalingLaw是存在的。下一个token预测能有效解释大脑的学习机制,模型在学习过程中可以习得推理能力。类比是创造力的源泉,而模型能挖掘事物之间的共有结构,找到人类不曾注意的类比,进而超越训练数据。多模态能让模型更好理解学习,并且能让模型的空间推理能力更强,一定是...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

大脑中的时间细胞是复杂学习的关键拉丁美洲健康老龄化模型需因地制宜个性化干预策略助力克服拖延症苦乐参半、喜怒交加……混合情感确实存在无生命物体上的脸部空想也存在快乐脸优势镜像痛苦联觉者:感受他人的痛苦会增强慷慨行为大象和人一样有彼此的名字...

家庭结构模型:以妇女健康问题为中心的调查研究

生殖跨度是一个时间间隔,指从有生育能力(月经初潮)并开始性关系,到不育和结束性关系持续的时间。怀孕间隔指为了怀孕等待的时间,一般取决于生育能力。妊娠间隔指从怀孕到生产或流产的时间。四、实证研究随着研究的深入,JaneMenken发现通过完全不同的机制,人口最终可能会具有非常相似的生育模式,因此她认为十分有必要...

自动驾驶强制并道下轨迹预测与规划

因此,所提出的LFGC适应于评估预测领导-跟随者关系,以在实现并道的同时保证概率安全。对比已有方法,LFGC的贡献和创新点如下:1)使用LFGC博弈模型进行车辆轨迹预测,同时考虑他车交互和合作意图,接入MPC控制后产生可解释的控制方案。2)LFGC通过将不确定性建模为潜在变量,基于历史观察轨迹集合贝叶斯推理在线估计,以处...

上交大卢策吾团队AlphaPose更新,顶级性能的实时姿态估计

另一方面,卢策吾本人在知乎上表示,「alphapose系统接下来计划上线3Dpose,密集人群pose,超轻量级pose,pose-action联合预测模块,等等,每一个模块一般会对应一篇学术论文。MVIG团队会持续优化速度,精度。希望能像Yolo一样持续更新成为一个对大家有用的系统。学术上,有新的算法第一时间更新,并投稿顶级会议。工...

视频生成经典模型资源(一):TGAN、VGAN、MoCoGAN、SVG、vid2vid...

首先,由于视频是对物体进行各种动作的视觉信息的时空记录,生成模型除了学习物体的外观模型外,还需要学习物体的合理物理运动模型。如果学习到的物体运动模型不正确,生成的视频可能包含物体进行物理上不可能的运动。第二,时间维度带来了大量的变化。考虑到一个人在做下蹲动作时可以有多种速度变化,每种速度模式都会产生不...