Hypergraphx: 一整套高阶网络分析算法和功能
这些功能包括不同的数据转换方式,将数据从一种高阶表示形式转换为另一种高阶表示形式,局部和中观尺度的各种高阶组织度量,高阶数据的稀疏化统计过滤器,广泛的静态和动态生成模型,以及不同的具有高阶交互的动态过程实现。我们的计算框架是通用的,允许分析具有加权、定向、带符号、时间序列和多重群体交互的超图。我们通...
华创派|Dify 张路宇:服务超百万开发者,再创业做大模型中间层,全球...
模型层我们做不了,在中国它是一个非常重投入且回报不确定的一件事情;应用层的投入可能没有那么大,但它成功的概率也很低,因为我一直坚信应用是涌现式发展,100个公司里面可能只会成5个,甚至成3个。其他97个就是试错者,但他们做的事情也同样有价值。我确定去做中间层的原因,一方面是我自己有强烈的需...
万字解读新加坡金管局《全球Layer 1 - 金融网络的基础层》白皮书
GL1的架构可以被描述为数字资产平台的四层概念模型中的基础层。这个四层模型最早在新加坡金融管理局(MAS)的「守护者项目(ProjectGuardian)——开放和互操作网络」及国际货币基金组织(IMF)的「ASAP:数字资产平台的概念模型」工作论文中引入。尽管仍在考虑中,GL1与其他组件层的预期互动可以描述如下:访问层访问...
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
3.这些特征能够解释被分解的神经网络层的大部分功能。这样的特征分解能够使研究人员进行可解释的神经网络分析与调控。比如,能够确定特定示例中特征对层输出和下一层激活的贡献,能够监视网络以检测特定特征的激活与否,通过改变特征的值可预测地改变网络行为,展示网络学到的数据属性,展示网络在生成特定示例的输出时使用...
分析平台市场增长19%;AIGC产业规模将超百亿;大模型应用井喷,星环...
Databricks宣布了过去四个月中的第二次重大收购,以1亿美元的价格收购Arcion,此举增加了新的数据接入和数据复制功能。此前4月Databricks于以13亿美元收购MosaicML,该交易使客户能够更轻松地开发自己的生成AI模型。专家评论说,数据湖仓平台依靠快速、高质量的数据摄取来获得价值,而对Arcion的收购将解决这些问题。
深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略
??本文是深度学习揭秘系列报告第一篇,因此本文从基础的神经网络理论部分入手,介绍了神经元结构、Relu、Sigmoid等常用激活函数、反向传播算法,以及后文中用到的Adam优化器与Dropout层(www.e993.com)2024年10月23日。??非线性模型更能挖掘量价因子的潜力。本文以开源Alpha158作为量价因子集,以及常见的估值、成长、质量、分析师一致预期等因子作为...
大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)
这部分参数是模型参数最后一个组成部分,模型的最后一层是一个分类头,这层主要功能就是输出对所有tokenizer分类的概率,一般都是由一个线性层构成,也是模型最后输出结果的层。从代码可以知道,这层的参数量是:3072*256128=786,825,216总参数量:嵌入层参数+非嵌入层参数+LMHead...
运营商大模型,后劲太大了!
??选模型:10+种自研模型可供选择(参数量/模态/功能类别)。??改模型:提供5+种改模型工具,提供从通用基础模型开发行业模型的范式工具。??用模型:提供40+个用模型工具。同时,联通还提供基于智能体的原生应用开发平台。对标业界主流,具备角色定制、知识库预置、多插件自主调用等功能,支持零代码开发。
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
1.2.自回归语言模型1.2.1.循环神经网络-RNN1.2.1.1.循环神经网络循环神经网络(RNN)于2010年被首次应用于语言模型的训练,其基本结构即为基本的隐变量自回归模型。RNN模型在每一个时间步都进行隐变量计算,并基于计算得到的隐变量对本时间步的输出进行预测。对于每一个时间步,RNN的隐变量与上一...
??王迪|数字赋能法律监督现代化研究——以网络犯罪电子数据技术...
一方面,案件流转、文书制作、电子印章等业务办理基本功能已趋于稳定成熟,另一方面,大数据、人工智能、区块链等前沿技术在音视频智能分析、电子阅卷等智能化办案辅助领域的应用正全面推开,还有一些地区逐步打通单位间的信息壁垒,政法网络的互联互通、政法数据的共享共用极大地提升了办案效率,毫无疑问,诉讼全流程电子卷宗网上...