“两高”联合发布环境污染犯罪司法解释

下一步,最高人民法院、最高人民检察院将深入贯彻全国生态环境保护大会精神,指导地方各级人民法院、人民检察院严格贯彻执行刑法和司法解释规定,充分发挥司法职能作用,促进人与自然和谐共生,服务保障中国式现代化。《最高人民法院、最高人民检察院关于办理环境污染刑事案件适用法律若干问题的解释》已于2023年3月27日由最...

采样保持电路名词解释,采样保持器作用是什么?

采样保持电路从模拟输入信号中提取样本并将它们保持特定时间段,然后输出输入信号的采样部分。采样保持电路仅适用于对几微秒的输入信号进行采样。采样保持电路由开关器件、电容和运算放大器组成。电容是采样和保持电路的核心,因为它是保持采样输入信号并根据命令输入将其提供到输出端的电路。采样电路主要用于模数转换器,...

...AI数不清Strawberry里有几个 r?Karpathy:我用表情包给你解释一下

数据生成过程包括以下步骤:1、从预训练数据中提取数据片段。2、通过提示Llama3生成一个关于这些片段(上下文)的事实问题。3、采样Llama3关于该问题的回答。4、以原始上下文为参照,以Llama3为裁判,评估生成的回答的正确性。5、以Llama3为裁判,评估生成回答的信息量。6、对于Llama...

突破不可解释性!视频异常新检测框架精度90.67%拿下SOTA

在训练过程中,时序上的单帧异常标注被用于训练时间采样器来选择具有高异常响应的帧,数据集中的异常相关对话内容被用于微调多模态大语言模型(MLLM)来生成解释性内容。研究人员进行了大量定量和定性实验分析,结果验证了所提出的Holmes-VAD的通用性和可解释性。定量评估方面,研究人员将本文方法与最先进的方法进行了比较...

【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释

可变形卷积指标准卷积操作中采样位置增加了一个偏移量offset,如此卷积核在训练过程中能扩展到很大的范围。补充:1x1卷积即用1x1的卷积核进行卷积操作,其作用在于升维与降维。升维操作常用于chennel为1(即是通道数为1)的情况下,降维操作常用于chennel为n(即是通道数为n)的情况下。

收益率16.6%!超越ChatGPT的股票预测模型来了,还能给出合理解释

作者对每个变体删除了一个附加组件，即在推理中没有-shot采样[SEP（1-shot）]；没有使用PPO增强学习[SEP（noPPO）]；以及没有解释[SEP（binary）]，即简单地将LLM调整为进行二元的上升/下降预测(www.e993.com)2024年11月8日。在指令调整过程中增加解释组件，即从SEP（binary）到（binary），模型平均改进了6.9%。PPO强化学习的加入显著提高...

一文看懂LLM推理,UCL汪军教授解读OpenAI ο1的相关方法

汪军教授表示，可以将该推理过程定义为一个马尔可夫决策过程（MDP）。MDP能为建模推理提供一个灵活的框架。它允许模型自回归地生成迈向最终答案的顺序推理步骤，同时还通过在每个步骤采样多条路径来实现树结构以获得备选推理轨迹。通过结合顺序推理和分支推理这两种方法，该模型可以探索各种解决方案，从而创建一个多功能且...

3原理+1揭秘,将Sora拉下神坛

简单而言,从一段文本生成视频,大约经过如下几步。第一步,语义理解(基于GPT,和DALLE一样)第二步,生成图像(基于Diffusion)第三步,通过图像序列生成视频(基于Diffusion,Transformer在时空小块图像上做:这儿有一个小秘密,见第四节)听起来很高大上,用大白话解释一下整个过程。

一文带你了解端到端自动驾驶技术与挑战

逆优化控制(IOC):说明逆优化控制或逆强化学习如何从专家示范中学习奖励函数,以指导决策过程。在线强化学习:展示强化学习方法如何通过与环境交互迭代学习最优策略,可能使用策略梯度或Q学习等技术。每种范式通常会伴随解释性的注解或标题,描述它们在端到端自动驾驶背景下的工作原理和区别。

全网最全 OpenAI o1 万字综述:创新、原理和团队

“通过将复杂步骤分解为更简单的步骤、识别和纠正错误,以及尝试不同的方法,o1的表现完全令人惊叹,游戏规则已经被彻底重新定义。”杨植麟,Kimi创始人:“规模定律之后,大模型发展的下一个范式是强化学习。对于通用智能AGI来讲,可能会有三个层面:最底层是规模化定律,这是第一个层次的创新机会,它被OpenAI发现,并且...