自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
随着真实数据“规模小、质量低、使用难度大”等问题日渐暴露,合成数据越来越受重视。顾名思义,合成数据(syntheticdata)就是通过计算机技术生成的数据,而不是由真实事件产生的数据。但合成数据又具备“可用性”,能够在数学上或统计学上反映原始数据的属性,因此也可以用来训练、测试并验证模型——OpenAI的GPT-4,...
机器学习面试的 12 个基础问题
所以当我们说要为某问题找到最佳的模型时,我们的意思是要基于已有的数据集为该问题找到最合适的模型参数。模型参数有如下特性:可用于预测新数据;能展现我们使用的模型的能力,通常通过准确度等指标表示;是直接从训练数据集学习到的;不是由人类人工设置的。模型参数也有不同的形式,比如在神经网络中是权重、在支...
AI大模型版权问题,为何各国逐渐倾向“豁免”?
在“作品获取”阶段,需要关注内容数据获取合法性的问题,包括对数据库内容、网络公开内容等的获取是否合法,是否存在破坏计算机信息系统、违反数据爬取保护措施、违反API端口协议等行为。之所以对于模型训练阶段的版权问题探讨,将“作品获取”行为和“作品存储”行为加以区分,是因为后续伴随技术模式的发展,存在通过“云端计算...
万字长文详解:大模型时代AI价值对齐的问题、对策和展望
人工智能价值对齐(AIalignment)是关涉AI控制与AI安全的重要问题,随着人工智能的飞速发展和广泛应用,人工智能可能带来的风险和挑战也日益凸显,由此,“价值对齐”问题开始被广泛讨论和提及。针对当下AI价值对齐领域的重要问题和研究进展,本文将围绕以下四部分内容展开:首先介绍什么是AI价值对齐问题;其次探讨AI价值对齐存在...
业务问题,如何用算法模型来解决
问题建模问题建模的关键其实就两个:业务指标定义和模型预测目标定义。业务指标定义即根据当前业务核心场景去定义核心业务指标,这块涉及到一些数据指标体系搭建。模型预测目标主要用于根据该目标去设定模型的收敛目标,也就是模型要预测什么,输出什么值。典型的比如ctr预估,实际上就是输出了ctr这个值。
月之暗面杨植麟专访:AI不是接下来一两年找到PMF,而是接下来十到...
有人发明很多诡异的architecture(架构),这些是雕花技巧(www.e993.com)2024年8月6日。雕花之后可能在这种数据集上变好,但没看到问题本质。本质在于,要去分析这个领域缺少的是什么?第一性原理是什么?Scalinglaw为什么能成为第一性原理?你只要能找到一个结构,满足两个条件:一是足够通用,二是可规模化。通用是你把所有问题放到这个框架建模,...
中国首批核聚变创业者谭熠:它总在你绝望时又给你希望
《晚点》:定标律是什么意思?谭熠:根据几百个实验数据拟合出来一条线,或者说是一个包含10来个因子的函数,就是ScalingLaws,现在大模型也讲这个。从头做一家核聚变创业公司,不能只看到问题《晚点》:你在2016年创办了一家叫硕橙科技的公司,主要产品是你们研究托卡马克装置时衍生的技术,用声波检测机器状态...
月之暗面杨植麟复盘大模型创业这一年:向延绵而未知的雪山前进
有人发明很多诡异的architecture(架构),这些是雕花技巧。雕花之后可能在这种数据集上变好,但没看到问题本质。本质在于,要去分析这个领域缺少的是什么?第一性原理是什么?Scalinglaw为什么能成为第一性原理?你只要能找到一个结构,满足两个条件:一是足够通用,二是可规模化。通用是你把所有问题放到这个框架建模,可...
定价原理与定价权:风格选择的关键之道——A股投资启示录(二十五)
因此,看好“价值”到底是什么意思?价值就是低估值吗?那么我们能不能用高估值和低估值来进行风格描述呢?这也显然有问题,高估值可能是没业绩造成的,也可能是市场认为未来高增长造成的。同样的道理,低估值可能是强周期股票在业绩顶部体现的特征,也可能是自身增长增速低造成的低估值,也可能是净资产被认为是有减值风险...
寻找新平衡_新浪财经_新浪网
对于GDP,我们使用生产法进行测算。由于第一产业GDP占比低、波动小,因此基于季节性进行粗略估算;第二产业基于工增和建筑业进行拟合;第三产业基于服务业生产指数进行拟合。分别拟合过后进行加总,并计算同比。综合观察开年以来数据,出口订单和工增生产支持一季度宏观景气有所改善,我们预计2024年二季度实际GDP同比读数约5....